Comparison of cognitive function tests AD8-INA against MoCA-INA and CDT in the elderly age group at the Uabau Health Center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia is a syndrome of decreased cognitive ability that hinders daily life. Dementia is associated with mortality, especially in patients with major depression, so health services are needed to identify cognitive disorders through pre-elderly and elderly screening. AD8-INA is one of the cognitive screening methods where the questions are directed to patient caregivers that are most practical, concise, and suitable for patients who cannot use their dominant hand, so researchers are interested in studying the sensitivity and specificity of AD8-INA to MoCA-INA and CDT. Methods: A cross-sectional study design was used to observe and analyze cognitive function variables. This study used primary data sources with interviews based on questionnaires on 114 subjects, consisting of pre-elderly and elderly groups who met the eligibility criteria to be included in the study. The MoCA-INA scores were divided into 26 normal and 26 cognitive impairments, the CDT scores 4 normal and 4 cognitive impairments, and the AD8-INA scores 0–1 normal and 2 cognitive impairments. An analysis was carried out to determine the sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, positive likelihood ratio, negative likelihood ratio, and confidence interval. Results: It was found that the sensitivity of AD8-INA to MoCA-INA was 87.14%, AD8-INA to CDT was 82.14%. In addition, the specificity of AD8-INA to MoCA-INA was 50% and AD8-INA to CDT was 61.11%. Conclusion: AD8-INA has high sensitivity but low specificity. AD8-INA can still be used as an initial screening tool for cognitive function at the Uabau Health Center, but all examination results must be evaluated further.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».