Using the Integrated Cognitive Assessment (ICA) to improve the efficiency of primary care referrals to memory services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Existing primary care cognitive assessment tools are crude or time‐consuming screening instruments which can only detect cognitive impairment when it is well established, impacting carers and patient quality‐of‐life. We initiated the Accelerating Dementia Pathway Technologies (ADePT) study to develop a real‐world evidence basis to support the adoption of the Integrated Cognitive Assessment (ICA), a 5 minute computerised cognitive test that employs artificial intelligence to improve its accuracy, as an inexpensive screening tool for the detection of cognitive impairment and improving the efficiency of the dementia care pathway. Method Patients referred to memory clinics from primary care General Practitioners (GPs) 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. The clinical outcomes as well as costing data were used as part of an economic analysis to assess the potential health economic benefits of the use of the ICA in the dementia diagnosis pathway in the United Kingdom. Result 87 participants referred to memory clinics were recruited who completed all assessments (40 dementia, 19 mild cognitive impairment, 12 inconclusive, 5 healthy, 3 non‐dementia conditions). From these patients the ICA was able to identify cognitive impairment with a sensitivity of ∼90%. The results of the health economics model, utilising real world data collected from the ADePT study estimates that if the ICA were introduced in a primary care setting then it could result in a cost saving to the health and social care system of approximately £147 per patient over a lifetime horizon (∼£44m of direct costs to the health care system) or £283 per patient if introduced into a secondary care setting. Conclusion The results from this study demonstrate the potential of the ICA as a screening tool to support accurate referrals from primary care settings to memory clinics. The introduction of disease modifying treatments for Alzheimer’s and dementia will further improve the case for earlier detection of the condition and therefore increase the cost‐effectiveness of more accurate screening using tests such as the ICA tool.
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».