Comparative Diagnostic Accuracy Of ACE-III And MoCA For Detecting Mild Cognitive Impairment: A Letter To The Editor [Letter]
Notice bibliographique
Résumé
Ellen Richards, Olivia Knowles Department of Medicine, Barts and the London School of Medicine and Dentistry, London, UKCorrespondence: Ellen RichardsDepartment of Medicine, Barts and the London School of Medicine and Dentistry, London, UKEmail richards@se13.qmul.ac.ukWe read with interest the article by Wang et al, looking into the reliability and diagnostic accuracy of Addenbrooke’s Cognitive Examination III (ACE-III), translated into Chinese, when looking at patients with mild cognitive impairment (MCI). The authors recruited 120 patients with MCI, and 136 healthy controls, and showed a positive correlation between ACE-III results and other common cognitive assessment methods (Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE)). They also showed ACE-III to have higher diagnostic accuracy in detecting MCI when compared with the MMSE.1 We would like to thank the authors for highlighting the success of the Chinese version of ACE-III in diagnosing MCI and would like to offer some comments regarding their study.View the original paper by Wang and colleagues
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».