Screening for Cognitive Impairment with the Quick Memory Check: Validation of a Caregiver Administered Cognitive Screen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self or home-administered cognitive screening instruments (CSIs) can reduce barriers to the early detection of mild cognitive impairment (MCI) and dementia. OBJECTIVE: To examine the acceptability and diagnostic accuracy of a caregiver-administered CSI, the Quick Memory Check (QMC). METHODS: Components of the Quick Mild Cognitive impairment (Qmci) screen (orientation, verbal fluency, and logical memory) were re-weighted to create the QMC, scored out of 100 points. Participants, attending a university hospital memory clinic, were provided administration instructions beforehand. Area under the curve (AUC) scores, adjusted for age and education, were compared with the Qmci screen and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Caregivers or family scored the QMC. RESULTS: In all, 366 participants were recruited; 53 with subjective memory complaints (SMC), 74 with MCI, 193 with dementia, and 46 normal controls. Median QMC scores for controls were 70±13 versus 60±20 for SMC, 52±18 for MCI, and 31±21 for dementia. The QMC had excellent accuracy (AUC 0.97) for cognitive impairment (MCI/dementia from controls), similar to the Qmci screen (AUC 0.98, p = 0.17) and MoCA (AUC 0.95, p = 0.13). At a cut-off of <52/100, the QMC had 83% sensitivity and 100% specificity for cognitive impairment. The QMC had lower accuracy differentiating MCI from SMC (AUC 0.73), albeit similar to the MoCA (AUC 0.70). CONCLUSION: The QMC, administered by caregivers in advance of clinic, compared favorably to established CSIs scored by trained raters. This caregiver, home-administered CSI is acceptable and can identify cognitive impairment, potentially improving efficiency by reducing testing time and patient stress in busy clinical settings.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».