Cost‐benefit and discriminant validity of a stepwise dementia case‐finding approach in an Asian older adult community
Notice bibliographique
Résumé
Background: Case-finding is a recommended approach for dementia early detection in the community. Aims: To investigate the discriminant validity and cost-effectiveness of a stepwise dementia case-finding approach in a Singaporean older adult community. Methods: The two-phase study was conducted in the community from 2009 to 2015 in Singapore. A total of 3780 participants (age ≥60 years) completed phase I (a brief cognitive screening); 918 completed phase II and were included in the final analysis. In phase I, all participants were administered the Abbreviated Mental Test (AMT) and the Progressive Forgetfulness Question (PFQ). Those who screened positive on either test were invited to phase II, whereby the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and a formal neuropsychological battery were administered, followed by the research diagnosis of no cognitive impairment, cognitive impairment no dementia (CIND)-Mild (≤2 impaired cognitive domains), CIND-Moderate (>2 impaired domains) or dementia. Receiver operating characteristic curve analyses were conducted for the different cognitive instruments. All discriminant indices were calculated, including sensitivity, specificity, positive and negative predictive values (NPV) and accuracy. Cost-effectiveness analysis was conducted by estimating the amount of screening time needed and the number of older adults requiring re-evaluation in two case-finding scenarios, ie, with or without preselection by the PFQ. Results: The stepwise case-finding approach (preselection by the PFQ, then MMSE or MoCA or AMT) showed an excellent NPV (>99%) and accuracy (>86%) for excluding dementia-free cases. Without preselection by the PFQ, screening time for the three cognitive tools were 317.5, 317.5 and 254 hours, with 159, 302 and 175 screen-positive older adults involved in further evaluation. By adopting the stepwise case-finding approach, total screening time were 156.5, 156.5 and 126.2 hours, which decreased by 50.7%, 50.7% and 50.3% as compared with those without preselection. Furthermore, after preselection, only 98, 167 and 145 screen-positive older adults required further evaluation, corresponding to a reduction of 38.4%, 44.7% and 17.1% in the numbers compared with those without preselection. Conclusions: A stepwise approach for dementia case-finding should be implemented in the community to minimise the time and resources needed for large-scale early detection of dementia.
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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».