Protocol for validating an algorithm to identify neurocognitive disorders in Canadian Longitudinal Study on Aging participants: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In population-based research, disease ascertainment algorithms can be as accurate as, and less costly than, performing supplementary clinical examinations on selected participants to confirm a diagnosis of a neurocognitive disorder (NCD), but they require cohort-specific validation. To optimise the use of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) to understand the epidemiology and burden of NCDs, the CLSA Memory Study will validate an NCD ascertainment algorithm to identify CLSA participants with these disorders using routinely acquired study data. METHODS AND ANALYSIS: Up to 600 CLSA participants with equal numbers of those likely to have no NCD, mild NCD or major NCD based on prior self-reported physician diagnosis of a memory problem or dementia, medication consumption (ie, cholinesterase inhibitors, memantine) and/or self-reported function will be recruited during the follow-up 3 CLSA evaluations (started August 2021). Participants will undergo an assessment by a study clinician who will also review an informant interview and make a preliminary determination of the presence or absence of an NCD. The clinical assessment and available CLSA data will be reviewed by a Central Review Panel who will make a final categorisation of participants as having (1) no NCD, (2) mild NCD or, (3) major NCD (according to fifth version of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders criteria). These will be used as our gold standard diagnosis to determine if the NCD ascertainment algorithm accurately identifies CLSA participants with an NCD. Weighted Kappa statistics will be the primary measure of agreement. Sensitivity, specificity, the C-statistic and the phi coefficient will also be estimated. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval has been received from the institutional research ethics boards for each CLSA Data Collection Site (Université de Sherbrooke, Hamilton Integrated Research Ethics Board, Dalhousie University, Nova Scotia Health Research Ethics Board, University of Manitoba, McGill University, McGill University Health Centre Research Institute, Memorial University of Newfoundland, University of Victoria, Élisabeth Bruyère Research Institute of Ottawa, University of British Columbia, Island Health (Formerly the Vancouver Island Health Authority, Simon Fraser University, Calgary Conjoint Health Research Ethics Board).The results of this work will be disseminated to public health professionals, researchers, health professionals, administrators and policy-makers through journal publications, conference presentations, publicly available reports and presentations to stakeholder groups.
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 | 0,142 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,013 |
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 ».