Visual Cognitive Assessment Test (VCAT): Utility in detecting early dementia in diverse language cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive tests play a crucial role in evaluating mild cognitive impairment (MCI) and dementia. As most tests are originally developed in English‐speaking cohorts, their application in multilingual populations will need to be translated and may affect the test psychometrics. Therefore, the VCAT was developed as a language‐neutral visual‐based assessment to mitigate this issue. Although the VCAT has been validated in Southeast Asian countries, its performance in wider language cohorts remains unclear. Here, we aim to compare the utility of VCAT with established screening tests, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini‐Mental State Examination (MMSE), in distinguishing MCI and dementia from cognitively normal (CN) individuals in a multinational study. Method This collaboration between Canada, China, India, Korea and Singapore recruited 614 participants (306 CN, 212 MCI, 94 Dementia). The administration of the cognitive tests were standardized across all study sites. Participants underwent the MMSE, MoCA, and VCAT on the same day, with their scores and demographic data (age, gender, years of education, ethnicity, primary written and spoken language) collected in the centers respectively. The performance of VCAT in distinguishing MCI and dementia from CN were assessed within each sites using the area under the curve (AUC). Result Baseline demographics of the participants in each site were summarized in Table 1. The mean (SD) MMSE, MoCA and VCAT scores in each diagnostic group across all countries were summarized in Table 2. The mean (SD) VCAT scores across all countries for CN, MCI and dementia were 25.91 (3.14); 21.00 (5.36) and 11.91 (4.79) respectively. Corresponding scores for MoCA were 26.09 (2.76); 22.62 (4.43); 14.02 (5.17) and corresponding scores for MMSE were 28.34 (1.79); 26.55 (2.90); 18.91 (4.81). The AUC of VCAT in detecting cognitive impairment (MCI+Dementia) was found to be 0.83 (95%CI 0.80 to 0.86), which is comparable to the MoCA 0.82 (95%CI 0.78 to 0.85) and the MMSE 0.78 (95%CI 0.74 to 0.81). Conclusion VCAT was comparable to the MoCA and MMSE in distinguishing cognitive impairment from CN in a multinational, multilingual population. Further studies with wider language populations are needed to further validate the utility of VCAT globally.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».