Comparison of the Six Item Cognitive Impairment Test (6CIT) to Commonly-Used Short Cognitive Screening Instruments in a Memory Clinic Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Short cognitive screening instruments (CSI) are required to identify cognitive impairment in busy outpatient clinics. While the Six Item Cognitive Impairment Test (6CIT) is commonly used, its accuracy in those with mild cognitive impairment (MCI) and subjective cognitive decline (SCD) and against more widely-used CSIs is less well established. Objective: To examine the diagnostic accuracy of the 6CIT against the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Quick Mild Cognitive Impairment (Q mci) screen across the cognitive spectrum in a memory clinic population. Methods: In total, 142 paired assessments were available (21 with SCD, 32 MCI, and 89 with dementia). Consecutive patients underwent a comprehensive assessment and were screened using the 6CIT, Q mci, and MoCA. Accuracy was determined from the area under receiver operating characteristic curves (AUC). Results: The median age of patients was 76 (±11) years; 68% were female. The median 6CIT score was 10/28 (±14). The 6CIT was strongly, negatively, and statistically significantly correlated with the Q mci ( r = –0.84) and MoCA ( r = –0.86). The 6CIT had good accuracy for separating cognitive impairment (MCI or dementia) from SCD, (AUC:0.88; 0.82–0.94), similar to the MoCA (AUC:0.92; 0.87–0.97, p = 0.308), but statistically lower than the Q mci (AUC:0.96; 0.94–0.99, p = 0.01). The 6CIT was faster to administer, median time 2.05 minutes versus 4.38 and 9.5 for the Q mci and MoCA, respectively. Conclusion: While the Q mci was more accurate than the 6CIT, the shorter administration time of the 6CIT, suggests it may be useful when assessing or monitoring cognitive impairment in busy memory clinics, though larger samples are required to evaluate.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».