The importance of attentive primary care in the early identification of mild cognitive impairment: case series
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mild cognitive impairment (MCI) is a condition often preceding Alzheimer's disease and other dementias, characterized by subtle changes in cognitive function. While the importance of early detection is recognised, MCI is frequently underdiagnosed, especially when patients consult primary care physicians for non-cognitive health concerns. The case series aims to investigate the incidental identification of MCI in older patients who visit primary care settings for reasons unrelated to memory issues. Case Description: This is a retrospective case series comprising eight patients, ranging in age from 67 to 77 years, who initially presented in primary care settings for diverse non-memory-related concerns such as headaches, urinary tract infection (UTI) symptoms, and knee pain. Despite the lack of memory-related complaints, incidental findings suggestive of MCI were observed during clinical evaluations. The study explores the distinctions in clinical presentations and diagnostic pathways through thorough history taking and cognitive assessments, including the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and brain magnetic resonance imaging (MRI). Conclusions: The study highlights the critical role that primary care settings can play in the early detection of MCI, even when patients present with non-cognitive complaints. It emphasizes the importance of comprehensive history taking as a tool for incidental identification of cognitive impairment. Although limited by sample size, the study calls for increased vigilance in primary care settings and suggests the need for future research aimed at optimizing early detection and management strategies for MCI in a primary care context.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».