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Enregistrement W4404976902 · doi:10.1177/13872877241297410

Stepwise identification of prodromal dementia: Testing a practical model for primary care

2024· article· en· W4404976902 sur OpenAlexaboutno aff
Boaz Levy, Gianna D’Ambrozio

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPrimary careCognitionCognitive impairmentMedicineMontreal Cognitive AssessmentDiseasePsychiatryInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
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