Validation of an Application-Based Cognitive Screening Test for Older Thai Adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The cognitive screening usually requires a face-to-face format, which might limit its use in many circumstances. We aimed to develop a new application-based cognitive screening test (ACST) to serve as an accessible and valid tool in the community. METHODS: The ACST was developed by using paired association and digit span tests. This test was administered to 70 cognitively normal participants, 62 participants with MCI, and 64 participants with dementia. The 2nd edition of the Mini-Mental State Examination (MMSE-2) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were collected by certified psychologists. The ACST was self-administered by the participants, with a clinician providing instructions for those with dementia or technological limitations. The diagnosis was made according to DSM-5 criteria by an experienced geriatric neurologist blinded to the application score. Content validity, test-retest reliability, interrater reliability, and correlations between application scores and MMSE-2 and MoCA scores were analyzed. RESULTS: The sensitivity and specificity for distinguishing cognitively normal participants from non-normal participants were 92.9% and 70%, respectively (cutoff point ≤7). The sensitivity and specificity for distinguishing between the cognitively normal group and the MCI group were 87.1% and 70%, respectively (cut point ≤7). The sensitivity and specificity for distinguishing cognitively normal participants from participants with dementia were 93.8% and 82.9%, respectively (cut point ≤6). A cutoff point ≤6 was considered suitable for participants aged 75 years or older or with 6 or fewer years of education. DISCUSSION: The ACST is an easy-to-use and valid tool for cognitive screening in older Thai adults in clinical practice. Patients with an application score ≤7 are considered to be at risk of cognitive impairment and to require further evaluation.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».