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.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».