Accuracy of cognitive and functional screening tests to Clinical Dementia Rating in an Outpatient Memory Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Short screening tools designed to detect cognitive impairment are important for clinical and research. The Clinical Dementia Rating (CDR) is the main used categorization system, which classifies from no dementia, to questionable dementia/mild cognitive impairment (MCI) and three severities of dementia. OBJECTIVE: To conduct an accuracy analysis of different short screening tests to predict CDR scores on a cohort of a Memory Clinic. METHODS: This is a cross-sectional study, using data from the Cog-Aging cohort study in 2023. Participants go through a comprehensive clinical, neuropsychological and neuroimaging assessment to determine the diagnosis and CDR. Eighty participants were recruited: 11 controls, 43 MCI, and 26 Dementia. Mini Mental State Examination (MMSE), Figure Memory Test's delayed recall in the Brief Cognitive Screening Battery (FMT-BCSB), The Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease's word list delayed recall (DR-CERAD) and Short-version of the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) were used to distinguish the CDR scores. Participants were classified based on CDR (0; 0.5; and 1-2). We performed a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and cut-off values defined by Youden's J statistic comparing: CDR 0 x CDR 0,5; CDR 0,5 x CDR 1-2; CDR 0 x CDR 1-2. This study was approved by the ethics committee of UFMG. RESULTS: Participants had a mean age of 77.7 yr. (SD 6.9) and median 6.1 years of education (IQR 5.25). The DR-CERAD had the best area under the curve (AUC) (0.863) to distinguish CDR 0 to 0.5, with 88% sensitivity with cut-off points of 5 / 6. Comparing CDR 0.5 to 1-2, IQCODE had the largest AUC (0,884) with 92% sensitivity with cut-off ≥ 3,78. Comparing CDR 0 to 1-2, the DR-CERAD had the largest AUC (0.987), with 88% sensitivity with cut-off points of 3 / 4. CONCLUSION: These findings suggest that DR-CERAD is the most accurate to distinguish MCI to normal cognition, and normal cognition to dementia in this sample. IQCODE presented as the best to distinguish MCI to dementia. These are preliminary results and more studies with years of education and a larger sample are necessary.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».