Usefulness of the Cognitive Composition Test as an Early Discriminator of Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) is the preliminary stage of dementia, which is a serious social problem worldwide. This study aimed to investigate whether the Cognitive Composition Test (CCT) is effective for the early diagnosis of MCI. A total of 104 older adults underwent the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Mini-Mental State Examination (MMSE), the Trail Making Test Parts A (TMT-A) and B (TMT-B), and our newly prototyped cognitive composition test (CCT). We created three types of CCT (CCT-A, CCT-B, and CCT-C) with different degrees of difficulty. First, we examined the concurrent validity of CCT-A, CCT-B, and CCT-C with the MoCA, MMSE, TMT-A, and TMT-B. All participants were classified into the healthy control (HC) and MCI groups based on their scores in the Japanese versions of the MoCA and MMSE. The HC and MCI groups were compared using the TMT-A, TMT-B, CCT-A, CCT-B, and CCT-C. Finally, we examined the sensitivity for discrimination of CCT-C. CCT-C had a higher discrimination sensitivity than TMT-A, TMT-B, CCT-A, and CCT-B, with a cut-off value of 65.75 s, a sensitivity level of 0.844, and a specificity of 0.776. It may be a useful screening tool for the early diagnosis of the early-stages of dementia, such as MCI, in asymptomatic older adults.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».