Optimal cutoff, cognitive impairment diagnostic performance, reliability and concurrent validity of the Ascertaining Dementia 8 (AD8) questionnaire among Latinos
Notice bibliographique
Résumé
The Ascertaining Dementia 8 (AD8) is a brief informant- or self-administered questionnaire designed to screen for cognitive impairment, offering several advantages over performance-based screening tests. We analyzed cross-sectional data from a non-probabilistic sample of English- and Spanish-speaking Latinos who were either cognitively unimpaired or had a research diagnosis of mild cognitive impairment or dementia. Diagnostic performance was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) analysis, and the Youden Index was used to determine the optimal cutoff score. Internal consistency was tested with the Kuder-Richardson Formula 20, and concurrent validity with correlations to the Clinical Dementia Rating scale, Mini-Mental State Exam, and Montreal Cognitive Assessment scores. Among 46 participants, the optimal cutoff was 3 or higher for the total sample and in both language groups. At this threshold, the AD8 showed a sensitivity of 73.7% and specificity of 85.2%, with an area under the curve of 0.843. The AD8 achieved good internal consistency of 0.872 and demonstrated correlations in the expected directions with the cognitive impairment measures. The Spanish version generally outperformed the English version. The AD8 questionnaire has adequate psychometric properties and diagnostic performance among US Latinos. To our knowledge, this is the first manuscript to validate the AD8 among US Latinos. These findings support its use in healthcare settings and its applicability for multiple research purposes.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».