Comparative analysis of sensitivity and specificity of computer-aided cognitive test in screening mild cognitive impairment patients and test of reliability and validity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the reliability and validity of the computer-aided cognitive test (CACT). METHODS: 219 Subjects of Tongji Hospital's Brain Health cohort (115 cases of Mild Cognitive Impairment (MCI) patients and 104 cases of normal controls) were enrolled, of which 24 cases received a retest after 2 weeks. Finally, the reliability and validity of the scale were tested and analyzed. RESULTS: (1) Reliability: (a) the internal consistency reliability of the total score of the scale was 0.645; (b) the retest reliability correlation coefficient of the total score of the scale was 0.900; (c) the Guttman Split-Half coefficient was 0.631; (2) Validity: (a) construct validity analysis showed that the correlation coefficient between each section score was between 0.036 and 0.408, and the correlation coefficient between each section score and the total score was between 0.468 and 0.781; (b) criterion validity analysis showed that the correlation coefficient between the total score of CACT and that of the Mini Mental State Examination (MMSE) was 0.733, and the coefficient between the total score of CACT and that of the basic version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was 0.763; (c) the area under the ROC curve of the CACT to distinguish between MCI patients and controls was 0.920, with an optimal diagnostic threshold of 20, a sensitivity of 88.5%, and a specificity of 80.9%. CONCLUSION: The CACT is little influenced by education level. It has good reliability and validity, which can be used for early clinical screening of cognitive dysfunction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».