MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400702365 · doi:10.1159/000540225

Comparative Performance of Five Cognitive Screening Tests in a Large Sample of Seniors

2024· article· en· W4400702365 sur OpenAlexaboutno aff
Jurij Dreo, Jan Jug, Tisa Pavlovčič, Ajda Ogrin, Anita Demšar, Barbara Aljaž, Filip Agatić, Uroš Marušič

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSEuropean Commission
Mots-clésDementiaCognitionCognitive testPsychologyDiseaseAlzheimer's diseaseCognitive psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyNeuroscienceMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Recent introductions of disease-modifying treatments for Alzheimer's disease have re-invigorated the cause of early dementia detection. Cognitive "paper and pencil" tests represent the bedrock of clinical assessment, because they are cheap, easy to perform, and do not require brain imaging or biological testing. Cognitive tests vary greatly in duration, complexity, sociolinguistic biases, probed cognitive domains, and their specificity and sensitivity of detecting cognitive impairment (CI). Consequently, an ecologically valid head-to-head comparison seems essential for evidence-based dementia screening. METHOD: We compared five tests: Montreal cognitive assessment (MoCA), Alzheimer's disease assessment scale-cognitive subscale (ADAS), Addenbrooke's cognitive examination (ACE-III), euro-coin handling test (Eurotest), and image identification test (Phototest) on a large sample of seniors (N = 456, 77.9 ± 8 years, 71% females). Their specificity and sensitivity were estimated in a novel way by contrasting each test's outcome to the majority outcome across the remaining tests (comparative specificity and sensitivity calculation [CSSC]). This obviates the need for an a priori gold standard such as a clinically clear-cut sample of dementia/MCI/controls. We posit that the CSSC results in a more ecologically valid estimation of clinical performance while precluding biases resulting from different dementia/MCI diagnostic criteria and the proficiency in detecting these conditions. RESULTS: There exists a stark trade-off between behavioral test specificity and sensitivity. The test with the highest specificity had the lowest sensitivity, and vice versa. The comparative specificities and sensitivities were, respectively: Phototest (97%, 47%), Eurotest (94%, 55%), ADAS (90%, 68%), ACE-III (72%, 77%), MoCA (55%, 95%). CONCLUSION: Assuming a CI prevalence of 10%, the shortest (∼3 min) and the simplest instrument, the Phototest, was shown to have the best overall performance (accuracy 92%, PPV 66%, NPV 94%).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDementia and Geriatric Cognitive DisordersMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207