Critical evaluation of COSMIN scores in scales for mild cognitive impairment and Alzheimer's disease: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Timely diagnosis and intervention of mild cognitive impairment (MCI) can delay the development of Alzheimer's disease (AD). Objective: The purpose of this study was to analyze assessment tools for cognitive function using the Consensus Criteria for Selection of Health Measurement Instruments (COSMIN) method. Comparing the validity, reliability, and practicality of these assessment tools helps clinicians select appropriate assessment tools for patients, thereby improving diagnostic accuracy. Methods:We followed the updated Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines and used the COSMIN checklist to conduct a thorough methodological quality assessment of the studies. The measurement properties were evaluated and rated on a scale from excellent to poor, based on adapted criteria. We then synthesized the best evidence by combining the COSMIN outcomes with the quality of findings to ensure a precise and comprehensive analysis. Results: We identified a total of 156 publications, which included 19 different cognitive assessment instruments. Among these, the Telephone version of the Cantonese Mini-Mental State Examination (T-CMMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Hong Kong versions of the MoCA (HK-MoCA-A1 and A2) demonstrated distinguished qualities. The assessment of measurement properties included internal consistency, reliability, validity, and sensitivity and specificity. Notably, the T-CMMSE showed superior methodological quality based on our rigorous analysis. Conclusions: The T-CMMSE, MoCA, and HK-MoCA-A1 and A2 were found to be notable cognitive assessment tools for MCI and AD. Future research should aim to expand on these findings by exploring a wider range of tools and contexts.
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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 | 0,083 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».