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Enregistrement W4402697323 · doi:10.3724/sp.j.1329.2024.04010

Application of Patient Version of General Practitioner Assessment of Cognition for Screening Elderly with Mild Cognitive Impairment in Community

2024· article· en· W4402697323 sur OpenAlexaboutno aff
Ting YANG, Jiali He, Linlin SONG, Wentao Liu, Chenfan GUI, Xiao Chen, Li Xu, Chengsen Jia

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive impairmentPsychologyCognitive Assessment SystemMedicineClinical psychologyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<bold>Objective</bold> To explore the application value of the patient version of general practitioner assessment of cognition (P-GPCOG) for screening elderly with mild cognitive impairment (MCI) in community. <bold>Methods</bold> A total of 905 elderly were recruited from West China Tianfu Hospital, Sichuan University and Chongzhou Second Hospital from April 2022 to November 2023, including 627 cases in normal cognitive function group (NC group) and 278 cases in MCI group. The cognitive function of the subjects was evaluated by P-GPCOG, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the 8-item ascertain dementia (AD8). The independence of daily living ability was evaluated by the Lawton Instrumental Activities of Daily Living Scale (IADLs). The Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15) was used to assess the depressive symptoms of the subjects. The receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn, and the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were calculated to evaluate the application value of GPCOG screening. <bold>Results</bold> Compared with the NC group, the MoCA and Lawton-IADL scores were significantly lower in the MCI group (<italic>P</italic>&lt;0.001, <italic>P</italic>=0.022). The AD8 and GDS-15 scores were significantly higher (<italic>P</italic>&lt;0.001). There was a significant difference in the P-GPCOG scores between the two groups (<italic>Z</italic>=15.001, <italic>P</italic>&lt;0.001). Compared with the NC group, correct rate of the time orientation, clock drawing, reporting events and delayed recall, and the total score were significantly lower in the MCI group, with statistically significant differences (<italic>P</italic>&lt;0.001). In the MCI group, the order of cognitive impairment rate from high to low was delayed recall test, clock drawing test, time orientation and reporting events. AUC of P-GPCOG for differentiating MCI patients was 0.804 [95% <italic>CI</italic> (0.773, 0.836), <italic>P</italic>&lt;0.001], with an optimal cutoff value of 7/8 points. The sensitivity was 82.7%, the specificity was 72.6%, the positive predictive value was 57.2%, and the negative predictive value was 90.4%. <bold>Conclusion</bold> The P-GPCOG is a good community-based cognitive screening tool for screening MCI patients in community, but its original scoring criteria needs to be refined to improve the correct screening rate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations0
Publié2024
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