Dual-stage cognitive assessment: a two-stage screening for cognitive impairment in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging population has led to an increased proportion of older adults and cognitively impaired. We designed a brief and flexible two-stage cognitive screening scale, the Dual-Stage Cognitive Assessment (DuCA), for cognitive screening in primary care settings. METHOD: In total, 1,772 community-dwelling participants were recruited, including those with normal cognition (NC, n = 1,008), mild cognitive impairment (MCI, n = 633), and Alzheimer's disease (AD, n = 131), and administered a neuropsychological test battery and the DuCA. To improve performance, the DuCA combines visual and auditory memory tests for an enhanced memory function test. RESULTS: The correlation coefficient between DuCA-part 1 and DuCA-total was 0.84 (P < 0.001). The correlation coefficients of DuCA-part 1 with Addenbrooke's Cognitive Examination III (ACE-III) and Montreal Cognitive Assessment Basic (MoCA-B) were 0.66 (P < 0.001) and 0.85 (P < 0.001), respectively. The correlation coefficients of DuCA-total with ACE-III and MoCA-B were 0.78 (P < 0.001) and 0.83 (P < 0.001), respectively. DuCA-Part 1 showed a similar discrimination ability for MCI from NC (area under curve [AUC] = 0.87, 95%CI 0.848-0.883) as ACE III (AUC = 0.86, 95%CI 0.838-0.874) and MoCA-B (AUC = 0.85, 95%CI 0.830-0.868). DuCA-total had a higher AUC (0.93, 95%CI: 0.917-0.942). At different education levels, the AUC was 0.83-0.84 for DuCA-part 1, and 0.89-0.94 for DuCA-total. DuCA-part 1 and DuCA-total's ability to discriminate AD from MCI was 0.84 and 0.93, respectively. CONCLUSION: DuCA-Part 1 would aid rapid screening and supplemented with the second part for a complete assessment. DuCA is suited for large-scale cognitive screening in primary care, saving time and eliminating the need for extensively training assessors.
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».