A call for utilizing various screening tools in dementia diagnosis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dementia is a disorder distinguished by progressive and irreversible global cognitive impairment. About 45 million live with dementia globally, with an estimated increase to 75 million by 2030. Early recognition and diagnosis of dementia could enhance the efficiency of health care and quality of life. Hence, Medicare implemented a covered visit for assessing cognitive function for eligible patients as of January 2021. Previous studies described many tests and screening tools that clinicians can use to diagnose dementia. However, choosing a suitable test is solely left for clinicians to decide. We conducted a systematic review to provide an evidence‐based screening tool guide to facilitate dementia diagnosis. Method A systematic review of studies published between 2010 and 2020 in English that targeted older patients. The search included multiple global databases; Cambridge Core, Cochrane Library, Google Scholar, PubMed, and Wiley online library. Keywords: “Dementia” “Screening” “Older people” “General Hospital” and “Inpatient''. Seven independent reviewers checked the studies to avoid bias. Result 32 articles met the review criteria. More than ten dementia screening tools and tests were identified in the various clinical settings. However, the Mini‐Mental State Examination (MMSE) is the leading test with three times usage compared to other tests, followed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Conclusion The Mini‐Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are the commonly used tools in diagnosing dementia. The review revealed other tests with a higher potential for early detection of dementia in various clinical settings. Thus, this is a call for clinicians to benefit and diversify the tools in diagnosing dementia and enrich the evidence‐based research with more confirmatory studies.
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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 | 0,063 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».