Visual-spatial perception: a comparison between instruments frequently used in the primary care setting and a computerized cognitive assessment battery
Notice bibliographique
Résumé
Boris Punchik,1–3 Avital Shapovalov,2 Tzvi Dwolatzky,4,5 Yan Press1–3 1Comprehensive Geriatric Assessment Unit, Clalit Health Care Services, Yassky Clinic, 2Sial Center for Research in Family Medicine, Faculty of Health Sciences, 3Community-Based Geriatric Unit, The Division of Community Health, 4Center for Multidisciplinary Research in Aging, Faculty of Health Sciences, Ben Gurion University of the Negev, Beer Sheva, 5Geriatric Unit, Rambam Health Care Campus, Haifa, Israel Background: The development of screening instruments will help the primary care team to determine when further comprehensive cognitive assessment is necessary. Design: A retrospective analysis based on medical records. Patients and setting: Patients referred to a comprehensive geriatric assessment unit. Analysis: Cognitive screening and assessment included visual-spatial components: the Mini Mental State Examination, the Clock Drawing Test, the Montreal Cognitive Assessment Test, and the Neurotrax (Mindstreams) computerized cognitive assessment battery. Results: The average age of the 190 eligible patients was 81.09±5.42 years. Comparing the individual tests with that of the visual-spatial index of Neurotrax, we found the Trail Making B test to be most sensitive (72.4%) and the Cube Test to have the highest specificity (72.8%). A combination of tests resulted in higher sensitivity and lower specificity. Conclusion: The use of a combination of visual-spatial tests for screening in neurocognitive disorders should be evaluated in further prospective studies. Keywords: visual-spatial perception, mild cognitive impairment, cognitive assessment, screening tools
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».