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Enregistrement W4406030200 · doi:10.1002/alz.093273

Assessing Cognitive Impairment in Quechua and Aymara Patients: A Critical Examination of the Rowland Universal Dementia Assessment Scale’s Discriminative Capacity

2024· article· en· W4406030200 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Málaga, Diego Bustamante‐Paytan, Arturo Jhonny Ruiz‐Yaringaño, Belén Custodio, Marcio F. Soto‐Añari, Maria Fernanda Ore‐Gomez, Juan Carlos Quiroz, María Isabel Cusicanqui, Rosa Montesinos, Nilton Custodio, Giuseppe Tosto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitionGerontologyIndigenousPopulationPsychologyCohortCognitive impairmentMedicineMontreal Cognitive AssessmentClinical psychologyPsychiatryDiseaseEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global aging population raises concerns about increased neurodegenerative diseases, particularly in low- and middle-income countries like Latin America and the Caribbean. However, the situation among the indigenous inhabitants remains unknown due to various barriers, including cultural diversity, lack of studies, low awareness, language barriers, and limited healthcare access. Brief cognitive tests like the Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) show promise in overcoming these challenges. METHOD: A secondary analysis was conducted on a substantial patient cohort derived from the GAPP study (NIA grant #alz093273AG069118), categorizing participants based on whether their native language was Spanish or Quechua/Aymara. Descriptive analysis of variables was performed, with the Wilcoxon test applied to compare total RUDAS scores among distinct patient groups, including controls, individuals with Mild Cognitive Impairment (MCI), and those with dementia. Comparisons were specifically made between Spanish speakers and native language speakers. Additionally, the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve was employed to evaluate the discriminative capacity of RUDAS in distinguishing between controls and dementia, as well as between controls/MCI and dementia cases within native and Spanish-speaking populations. RESULT: A total of 405 controls, 126 individuals with Mild Cognitive Impairment (MCI), and 133 participants with dementia were included in the analysis. Among them, 91 patients were native language speakers, with a median age of 74 (range 54 - 92). The majority were female (69.2%), and 65.9% were Aymara speakers. Native participants reported an average education level of 3.1 years (SD 4.4). The RUDAS mean score was lower in the native speaker group compared to Spanish-speaking participants (21 vs. 23). Additionally, the analysis revealed significantly lower scores in controls within the native speaker group (Fig. 1). Diagnostic performance for native speakers was poor when comparing control/MCI (Fig. 2) vs. dementia and control vs. dementia (Fig. 3). CONCLUSION: The use of the RUDAS in native language speakers and its ability to distinguish between Mild Cognitive Impairment (MCI) and dementia raise some concerns. To improve assessments for various communities in Latin America and the Caribbean, there is a need for culturally adapted brief cognitive tests.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,314 · 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
Résumé présentoui

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