Comparing Short Cognitive Screening Instruments in an Outreach Memory Clinic in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have investigated the possibility of offering outreach from hospital-based memory clinic services to primary care. Such models could potentially improve access to specialised mental healthcare. We report on the reliability and validity of a pilot cognitive screening pathway in general practice (GP) in Ireland. Consecutive patients with memory complaints attending two primary care clinics were screened and diagnosed clinically by a physician-run memory clinic in GP. Follow-up in secondary care confirmed the diagnosis. Inter-rater reliability (IRR) and diagnostic validity of the Quick Mild Cognitive Impairment (Qmci) screen was compared to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and General Practitioner Assessment of Cognition (GPCOG). In all, 63 patients, 31 with subjective memory complaints (SMC), 16 with mild cognitive impairment and 16 with dementia were screened. Their median age was 73 and 67% were female. The IRR of the Qmci screen between GP and clinic was excellent (r = 0.89). The Qmci was more accurate than the GPCOG in identifying cognitive impairment; the area under the curve (AUC) was 0.95 versus 0.80 (p = 0.008). The Qmci and MoCA had similar accuracy, with an AUC of 0.95 versus 0.91 (p = 0.117), respectively, but was significantly shorter (p < 0.001), suggesting it may be a useful instrument in this setting. Based on these results, a definitive study is now planned to examine the benefits and challenges of utilizing these instruments as part of establishing an outreach memory clinic service in primary care.
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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 | 0,037 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».