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Enregistrement W4387259143 · doi:10.3390/ijerph20196869

Validation of a Harmonised, Three-Item Cognitive Screening Instrument for the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE-Cog)

2023· article· en· W4387259143 sur OpenAlexfundno aff
Mark O’Donovan, Nicola Cornally, Rónán Ó’Caoimh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingMax-Planck-GesellschaftZonMwAlzheimer's SocietyEuropean CommissionCanadian Institutes of Health ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésDementiaCognitionCognitive testCognitive declineReceiver operating characteristicVerbal fluency testPsychologyCogNeuropsychologyHealth and Retirement StudyCohort studyGerontologyMedicinePsychiatryDiseaseInternal medicineArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More accurate and standardised screening and assessment instruments are needed for studies to better understand the epidemiology of mild cognitive impairment (MCI) and dementia in Europe. The Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) does not have a harmonised multi-domain cognitive test available. The current study proposes and validates a new instrument, the SHARE cognitive instrument (SHARE-Cog), for this large European longitudinal cohort. Three cognitive domains/sub-tests were available across all main waves of the SHARE and incorporated into SHARE-Cog; these included 10-word registration, verbal fluency (animal naming) and 10-word recall. Subtests were weighted using regression analysis. Diagnostic accuracy was assessed from the area under the curve (AUC) of receiver operating characteristic curves. Diagnostic categories included normal cognition (NC), subjective memory complaints (SMC), MCI and dementia. A total of 20,752 participants were included from wave 8, with a mean age of 75 years; 55% were female. A 45-point SHARE-Cog was developed and validated and had excellent diagnostic accuracy for identifying dementia (AUC = 0.91); very good diagnostic accuracy for cognitive impairment (MCI + dementia), (AUC = 0.81); and good diagnostic accuracy for distinguishing MCI from dementia (AUC = 0.76) and MCI from SMC + NC (AUC = 0.77). SHARE-Cog is a new, short cognitive screening instrument developed and validated to assess cognition in the SHARE. In this cross-sectional analysis, it has good-excellent diagnostic accuracy for identifying cognitive impairment in this wave of SHARE, but further study is required to confirm this in previous waves and over time.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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