Comparison of Rapid Cognitive Screen against Montreal Cognitive Assessment in screening for cognitive impairment in the old and old‐old
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was developed as a screening tool for mild cognitive impairment (MCI). Given the need for a rapid screening test in settings such as primary care, we compare the validity of the Rapid Cognitive Screen (RCS) against the MoCA, and determine cut-off scores in the old and old-old. METHODS: Cross-sectional study involving community-dwelling 'old' (65 to 79 years old) and 'old-old' (≥ 80 years old) without dementia. Cognitive impairment was defined by MoCA score 17 to 22. Validation was done using the receiver operating characteristic (ROC) curve analysis: area under the curve (AUC), sensitivity (Sn), and specificity (Sp). RESULTS: Of the 183 participants (mean age 72.1 ± 5.2 years),15.8% (n = 29) were classified as cognitively impaired. The overall ROC curve had an AUC of 0.82 (95% CI 0.75-0.90, P < 0.01) with an optimal cut-off of 7/8 on RCS (Sn 0.77, Sp 0.72). The 'old' and 'old-old' group had AUC of 0.82 (95% CI 0.74-0.91, P < 0.01) with 8/9 as optimal cut-off (Sn 0.51, Sp 0.96) and AUC of 0.85 (95% CI 0.66-1.03, P < 0.01) with 7/8 as optimal cut-off (Sn 0.71, Sp 1.00) respectively. In multivariate analysis, age was associated with 0.05 (95% CI -0.10-0.00, P < 0.04) point decrement, while >6 years of education was associated with 0.82 (95% CI 0.32-1.33, P < 0.01) point increment in RCS scores. CONCLUSION: The three-item RCS is quick and easy to administer. Although RCS met the criterion for good validity against MoCA in predicting cognitive impairment, its utility as a first-line screening tool needs to be further validated in a large-scale population study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».