“Systematic Review of Brief Cognitive Screening Tools for Identifying Dementia and Mild Cognitive Impairment in Illiterate and Low‐Educated Populations”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing prevalence of dementia, particularly in low-income regions, necessitates the development of effective cognitive screening methods. However, the suitability of many existing tools for illiterate and low-educated populations is limited, resulting in significant diagnostic disparities. This review aims to evaluate global cognitive assessment instruments for the identification of Mild Cognitive Impairment (MCI) and dementia in older adults with limited education. METHOD: Following the guidelines outlined by PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), a systematic review was conducted. This review encompassed searches across three databases for studies published between 2000 and 2023, with a focus on individuals aged 45 and above. Out of 1511 studies screened, 26 studies met the predefined inclusion and exclusion criteria. RESULT: Numerous studies have endeavored to adapt existing cognitive assessment tools to local languages to suit low-literacy populations. Within this group, twelve distinct tests were identified. Notably, while the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are frequently used, they exhibit a notable bias towards education levels. The Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) exhibited strong performance, particularly among individuals with limited education, displaying high sensitivity and specificity. CONCLUSION: In summary, adjusting cutoff scores can be a valuable strategy for assessing individuals with limited education, but the development of customized cognitive assessment tools is imperative. The creation of region-specific, sensitive cognitive evaluations, encompassing functional assessments, is pivotal to achieving a comprehensive diagnostic evaluation.
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 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 | 0,016 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».