A Diagnostic Test Accuracy Study Investigating General Practitioner Clinical Impression and Brief Cognitive Assessments for Dementia in Primary Care, Compared to Specialized Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many health systems are interested in increasing the number of uncomplicated and typical dementia diagnoses that are made in primary care, but the comparative accuracy of tests is unknown. OBJECTIVE: Calculate diagnostic accuracy of brief cognitive tests in primary care. METHODS: We did a diagnostic test accuracy study in general practice, in people over 70 years who had consulted their GP with cognitive symptoms but had no prior diagnosis of dementia. The reference standard was specialist assessment, adjudicated for difficult cases, according to ICD-10. We assessed 16 index tests at a research clinic, and additionally analyzed referring GPs clinical judgement. RESULTS: 240 participants had a median age of 80 years, of whom 126 were men and 132 had dementia. Sensitivity of individual tests at the recommended thresholds ranged from 56% for GP judgement (specificity 89%) to 100% for MoCA (specificity 16%). Specificity of individual tests ranged from 4% for Sniffin' sticks (sensitivity 100%) to 91% for Timed Up and Go (sensitivity 23%). The 95% centile of test duration in people with dementia ranged from 3 minutes for 6CIT and Time and Change, to 16 minutes for MoCA. Combining tests with GP judgement increased test specificity and decreased sensitivity: e.g., MoCA with GP Judgement had specificity 87% and sensitivity 55%. CONCLUSIONS: Using GP judgement to inform selection of tests was an efficient strategy. Using IQCODE in people who GPs judge as having dementia and 6CIT in people who GPs judge as having no dementia, would be a time-efficient and accurate diagnostic assessment.The original protocol for the study is available at https://bmcfampract.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12875-016-0475-2.
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 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 | 0,015 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».