Psychosis detection in dementia: a systematic review of diagnostic test accuracy studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Symptoms of psychosis, characterized by delusions and hallucinations, are commonly experienced by persons living with dementia. A systematic review was completed to identify tools to evaluate symptoms of psychosis compared to a reference standard in persons with dementia. Articles reporting correlation values between psychosis tools were also identified. Methods: The search concepts psychosis, dementia, and diagnostic accuracy were used to search MEDLINE, PsycINFO, and Embase. Included articles meeting the primary objective described a tool to assess symptoms of psychosis, delusions, or hallucinations in persons with dementia, a reference standard form of diagnostic assessment for psychosis, and diagnostic accuracy outcomes for the psychosis tool. Secondary objective articles reported correlation values between two or more psychosis tools in persons with dementia. Results: One study met the primary objective and described the sensitivity and specificity of the Neuropsychiatric Inventory (NPI) and Columbia University Scale for Psychopathology in Alzheimer's Disease (CUSPAD) in identifying symptoms of psychosis, hallucinations, and delusions. The sensitivity of the NPI and CUSPAD in identifying symptoms of psychosis was 83 and 90%, respectively. Nine studies meeting the secondary objective described eleven unique tools and examined the degree to which tools used to assess psychotic symptoms in persons with dementia were related. Discussion: The NPI and CUSPAD were identified in a single study as psychosis tools that have been evaluated against a reference standard of psychosis assessment in persons with dementia. Various tools to assess the burden of psychotic symptoms in persons with dementia exist, but the diagnostic accuracy of existing tools remains understudied. Further research on the comparative utility and diagnostic accuracy is required for all psychosis tools used with persons with dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».