Validity of the Spanish version of the quick mild cognitive impairment screen (Q <i>mci</i> -S)
Notice bibliographique
Résumé
Background Accurate, short, cognitive screening instruments are important for identifying mild cognitive impairment (MCI) and dementia including Alzheimer's disease. The Quick Mild Cognitive Impairment (Q mci ) screen, given its brevity, may be useful in this setting but it has not been validated in Spanish. Objective To compare the diagnostic accuracy of the Spanish version (Q mci -S) to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods Patients aged ≥55 years were recruited from six Primary Care Teams in Barcelona, Spain, between 2018–2019. Dementia, MCI, and normal cognition (NC) were classified following neuropsychological testing, independent of the Q mci -S and MoCA scores. Diagnostic accuracy was determined by the area under receiver operating characteristic curves (AUC), adjusted for age and education. Results In total, 337 patients were included, mean 77.9 years, standard deviation (SD) ± 6.9. Most were female (57.3%). The intraclass correlation coefficient for the Q mci -S was excellent (0.98). The Q mci -S had good to excellent diagnostic accuracy for separating NC from MCI and dementia (AUC 0.91) and was statistically greater than the MoCA (AUC 0.86), p = 0.029. Accuracy was similar for differentiating NC from MCI and MCI from dementia. The Q mci -S had a shorter administer time, mean 8.6 (±3.2) versus 12.75 (SD ±5.5) minutes, respectively, p < 0.001. Conclusions The newly developed Q mci -S screen showed excellent criterion, construct and concurrent validity versus the widely used MoCA and had statistically similar, good to excellent, diagnostic accuracy for cognitive impairment. Its significantly shorter administration time suggests it may be the better screen in a Spanish speaking population in primary care, though further research is required.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».