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Enregistrement W4412354178 · doi:10.1101/2025.07.10.25331273

Early screening for mild cognitive impairment among adults aged 60 and above: A pilot study at a secondary hospital in Ho Chi Minh City, Vietnam

2025· preprint· en· W4412354178 sur OpenAlexaboutno aff
The Ha Ngoc Than

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHo chi minhCognitive impairmentGerontologyMedicineDemographyPsychologyCognitionGeographyPsychiatrySociologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This pilot study explored the feasibility of early screening for mild cognitive impairment (MCI) among adults aged 60 and above at a secondary-level public hospital in Vietnam, with the goal of assessing tool acceptability and implementation potential in routine care. Methods Among 113 individuals approached, 101 provided consent and 99 completed the screening. Thirty participants met the eligibility criteria and were assessed using six validated tools: the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15), Katz Index of Independence in Activities of Daily Living (Katz Index), Lawton Instrumental Activities of Daily Living Scale (Lawton Scale), and Senior Fitness Test. Results The enrollment rate was 89.4%, with a screening completion rate of 98%. The MMSE and MoCA demonstrated acceptable internal consistency (Cronbach’s α=0.72 and 0.68, respectively). The GDS-15 (α=0.71) was reliable for depression screening, while the Lawton Scale (α=0.73) effectively assessed functional independence in instrumental activities. However, the Katz ADL showed a ceiling effect, limiting its sensitivity to early impairments. Conclusions The study confirmed the acceptability of cognitive screening procedures and their practical application in a secondary hospital setting. These preliminary findings provide a foundation for future studies on scalability and integration into routine health services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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