Education bias in typical brief cognitive tests used for the detection of dementia in elderly population with low educational level: a critical review
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is a significant decline in cognition that interfere with independent, daily functioning. Dementia is a syndrome caused by a myriad and include primary neurologic, neuropsychiatric, and medical conditions. It has been projected that the prevalence of dementia will triple in the elderly population by the year 2050. Despite the benefits of early diagnosis, there is an effective under-detection of around 62% of people with mild cognitive impairment (MCI) or dementia. One of the factors associated with this problem is that diagnostic techniques are affected by the educational level of those evaluated. This is an important aspect to consider in the use of brief cognitive tests for the detection of dementia. This review presents and critically analyzes the available evidence regarding the effect of educational level on the diagnostic utility of three of the most widely used tools in the clinical setting: the Mini-mental Test Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Addenbrooke's Cognitive Examination (ACE). Previous evidence shows that the tasks that require reading, writing, calculation, phonological fluency, and visuoconstruction are affected by educational level. These results lead to discourage the use of these tests in older people with less than 6 years of schooling. The development of brief cognitive tests appropriate for people with a low educational level is recommended. We posit that adequate cognitive tests should not consider tasks or items that resemble characteristics of academic contexts and should be more analogous to daily activities situations.
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 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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».