Digital screening for cognitive decline in the Spanish language for older adults
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundRecent technological advances in digital assessment of auditory and cognitive function may be used to circumvent the costs associated to screening for cognitive decline in the general population. Pre-clinical cognitive screening could have a transformative impact for preventive care in our increasingly old world population. However, advances in digital assessment need to be adapted for Spanish-speaking populations as innovation occurs mainly in English.ObjectiveThis study explores the potential of a novel screening battery for cognitive decline that utilizes digital tests of cognitive and auditory function adapted to the Spanish language.MethodsParticipants were evaluated on standard clinical scales and questionnaires, and on a digital battery of auditory and cognitive tests with potential clinical value to screen cognitive decline.ResultsWe report the ability to detect minimal cognitive impairment (MCI; 3/10 tests) and dementia (10/10 tests) of each digital test and the full battery. We further show concurrent validity for cognitive screening with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and describe the shared variance across tests in the battery. Lastly, we show multiple regression models predicted with medium sensitivity (57%) and high specificity (97%) the dementia cases, and with high sensitivity (93%) but low specificity (31%) the MCI cases.ConclusionsOverall, this study demonstrates discriminatory value and concurrent validity to screen for cognitive decline in older adults using open-access digital auditory and cognitive tests in the Spanish language. Follow-up studies with larger and more diverse samples will be instrumental in achieving cognitive screening procedures for the general population.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».