Stepwise identification of prodromal dementia: Testing a practical model for primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prodromal dementia is largely underdiagnosed in primary care. OBJECTIVE: To develop a clinical model for detecting prodromal dementia within the operative boundaries of primary care practice. METHODS: The study employed the Functional Activities Questionnaire (FAQ) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to evaluate a "functional-cognitive" step-down screening model, in which the MoCA is administered subsequent to reported symptoms on the FAQ. It classified participants from the Alzheimer's Disease Imaging Initiative to three diagnostic categories: (1) healthy cognition (n = 396), (2) mild cognitive impairment without conversion (n = 430), and (3) prodromal dementia assessed 24 months before diagnosis (n = 164). RESULTS: Analyses indicated that the step-down model (Model 1) performed significantly better than an alternative model that applied the FAQ as a single measure (Model 2) and compared well with another model that administered both screening measures to all participants (Model 3). Gradient Boosting Trees classifications yielded the following estimations for Model 1/Model 2/ Model 3, respectively: Sensitivity = 0.87/0.77/0.89, Specificity = 0.68/0.47/0.70, PPV = 0.73/0.40/0.75, NVP = 0.84/0.81/0.87, F1 Score = 0.79/0.52/0.81, AUC = 0.78/0.67/0.79. CONCLUSIONS: These analyses support the proposed model. The study offers algorithms for validated measures, which were developed from a well characterized clinical sample. Their accuracy will likely improve further with new data from diverse clinical settings. These results can serve primary care in a timely manner in light of the recent advances in pharmacological treatment of dementia and the expected increase in demand for screening.
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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 | 0,049 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».