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Enregistrement W4383311951 · doi:10.1192/bjo.2023.385

Optimising and Future-Proofing Dementia Care With Amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI) Clinics

2023· article· en· W4383311951 sur OpenAlexaboutno aff
Smit Kishorbhai Raninga, Brenda Wasunna‐Smith, Alice Millward, Kerry Rees, Tarun Kuruvilla

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMemory clinicNeuropsychologyMontreal Cognitive AssessmentPsychologyNeuropsychological assessmentCognitionPsychiatryCognitive declineMedicineCognitive impairmentDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI) is considered a pre-dementia (prodromal) phase of Alzheimer's disease (AD), with a higher probability in patients with positive biomarkers (temporo-parietal region, atrophy on CT/MRI imaging and hypometabolism on FDG-PET scan).We developed a pilot service development project in the North Sector of Gloucestershire Health and Care (GHC) Trust. Its’ main aim was to ease some of the pressures on the Memory Assessment Service (MAS) nurses and the medical memory clinics. The main objectives were: 1. To develop and run an aMCI Clinic service for eight months between March and November 2022 at GHC with North Sector patients to reduce waiting times compared to the preceding years. 2. In patients with aMCI and a positive biomarker, continue annual cognitive testing with early identification of conversion to dementia, thereby starting anti-dementia medication, and continue through the post-diagnosis pathway. Future plans include creating a business case for the Care Commission Group to consider commissioning a countywide aMCI service. Methods Patients (n=23) with the diagnosis of aMCI and a positive biomarker were selected. Data included the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) to assess patients’ daily functioning, clinical history and service satisfaction questionnaires. Different initial objective tests, including Addenbrookes Cognitive Examination (ACE-III), Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (R-BANS), Telephone Interview for Cognitive Status (TICS), and Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) were used. Data for waiting times from referral to first assessment were collected and statistically analysed using a repeated measures design across years 2020,2021,2022(March-November) and a one-way repeated measure ANOVA was performed. Results Analysis of waiting time indicated a non-significant decrease in waiting times from referral to first assessment. A decrease in the waiting times from September 2022-November 2022 was noted, pointing towards a possible time lag effect. Within six to twelve months of repeat testing, 62% of patients remained with an aMCI diagnosis whereas 32% of patients progressed to dementia (Alzheimer's or Vascular). From the post-appointment patient feedback received (65%), all patients reported to be very satisfied (57%) or satisfied (9%). Conclusion It is prudent to assess the time lag effect on the results produced in subsequent months. A repeat review with a larger sample size to increase the sensitivity and specificity of the results obtained is recommended.

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)0,010
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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