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Enregistrement W4379378005 · doi:10.1101/2023.05.31.23290793

The Use of the Integrated Cognitive Assessment (ICA) to Improve the Efficiency of Primary Care Referrals to Memory Services in the Accelerating Dementia Pathway Technologies (ADePT) Study

2023· preprint· en· W4379378005 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Hadi Modarres, Chris Kalafatis, Panos Apostolou, Naji Tabet, Seyed‐Mahdi Khaligh‐Razavi

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMemory clinicCognitionReferralUsabilityMedicineCognitive declineHealth careMontreal Cognitive AssessmentTelemedicinePsychologyDiseasePsychiatryCognitive impairmentFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Current primary care cognitive assessment tools are either crude or time-consuming instruments that can only detect cognitive impairment when it is well established. This leads to unnecessary or late referrals to memory services, by which time the disease may have already progressed into more severe stages. Due to the COVID-19 pandemic, some memory services have adapted to the new environment by shifting to remote assessments of patients to meet service user demand. However, the use of remote cognitive assessments has been inconsistent, and there has been little evaluation of the outcome of such a change in clinical practice. Emerging research has highlighted computerised cognitive tests, such as the Integrated Cognitive Assessment (ICA), as the leading candidates for adoption in clinical practice. This is true both during the pandemic and in the post-COVID-19 era as part of healthcare innovation. Objectives The Accelerating Dementias Pathways Technologies (ADePT) Study was initiated in order to address this challenge and develop a real-world evidence basis to support the adoption of ICA as an inexpensive screening tool for the detection of cognitive impairment and improving the efficiency of the dementia care pathway. Methods Ninety-nine patients aged 55-90 who have been referred to a memory clinic by a general practitioner (GP) were recruited. Participants completed the ICA either at home or in the clinic along with medical history and usability questionnaires. The GP referral and ICA outcome were compared with the specialist diagnosis obtained at the memory clinic. Participants were given the option to carry out a retest visit where they were again given the chance to take the ICA test either remotely or face-to-face. Results The primary outcome of the study compared GP referral with specialist diagnosis of MCI/dementia. Of those the GP referred to memory clinics, 78% were necessary referrals, with ∼22% unnecessary referrals, or patients who should have been referred to other services as they had disorders other than MCI/dementia. In the same population the ICA was able to correctly identify cognitive impairment in ∼90% of patients, with approximately 9% of patients being false negatives. From the subset of unnecessary GP referrals, the ICA classified ∼72% of those as not having cognitive impairment, suggesting that these unnecessary referrals may not have been made if the ICA was in use. Conclusions The results from this study demonstrate the potential of the ICA as a screening tool, which can be used to support accurate referrals from primary care settings, along with the work conducted in memory clinics and in secondary care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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