Validity, Feasibility and Effectiveness of a Voice-recognition Based Digital Cognitive Screener for Dementia and Mild Cognitive Impairment in Community-dwelling Older Chinese Adults: A Large-scale Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the psychometric properties, administration efficiency and implementational feasibility of a previously piloted voice recognition- based digital cognitive screener for dementia detection in a large-scale community of elderly participants. Eligible participants completed the demographic, lifestyle investigations and the DCS. Domain-specific and global cognition was assessed by a comprehensive neuropsychological test battery. Diagnosis of mild cognitive impairment(MCI) and dementia was made based on the clinical dementia rating. Completion rate and administration time for the DCS were recorded. Correlation between the DCS and domain-specific and global cognitive performance were assessed. Receiver operating characteristic (ROC) analyses examined the discriminate validity of the DCS in detecting MCI and dementia. A cost-consequences analysis was conducted to compare the screening efficacy of DCS with two traditionally administered cognitive assessment tools, the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), was conducted. Among a total of 11,186 participants, the completion rate of the DCS was 97·5% with a conduction time of 5·6–6·1 minutes, regardless of gender, age and education stratifications. DCS total score was significantly associated with domain-specific and global cognitive z-scores. Area under the curves (AUCs) of the DCS were 0·95 (0·92, 0·99) and 0·83 (0·79, 0·88) for dementia and MCI detection, respectively. There was no significant difference on the AUCs among different age- and education-stratified subgroups. Comparing with the MoCA and MMSE, DCS resulted in time savings of 35·4%–36·0% and 30·7%–31·2% for identifying dementia cases, as well as 22·6%–22·8% and 16·2%–16·4% for identifying MCI cases. Our findings demonstrated that the DCS was an effective and efficient tool for case-finding of dementia and MCI in a Chinese community. The large-scale implementation of the DCS among older Chinese adults could be a practical cognitive screening strategy to improve the management of healthcare resources.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».