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Enregistrement W4417183812 · doi:10.1080/13803395.2025.2599256

The Chinese version of the Short Cognitive Performance Test (SKT) – psychometric criteria and cross-validation

2025· article· en· W4417183812 sur OpenAlexaboutno aff
Melina Arnold, Liang Cui, Mark Stemmler, Qihao Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Experimental Neuropsychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCognitionCognitive impairmentNeuropsychologyCognitive testNeuropsychological assessmentNeuropsychological testEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitive disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new Chinese version of the SKT (Syndrom-Kurz-Test) Short Cognitive Performance Test aims to detect early cognitive impairment and is a promising addition to neuropsychological test batteries in China and suitable for Chinese speaking patients. This study has three aims: 1. to assess whether the SKT’s diagnostic accuracy is comparable to established cognitive impairment tests (e.g. Addenbrooke´s cognitive examination-III (ACE-III) and Montreal Cognitive Assessment-Basic (MoCA-B)); 2. to examine whether the three tests show intra-individual differences according to different types of mild cognitive impairment (single-domain amnestic MCI, semantic MCI and multiple-domain amnestic MCI); 3. to determine whether these tests distinguish between individuals with no cognitive impairment and those with subjective cognitive decline (SCD). The validation sample included 1038 older adults (mean age = 70.04, SD = 6.05) from the Chinese Preclinical Alzheimer’s Disease Study (C-PAS). Participants underwent cognitive testing and received consensus diagnoses of normal cognition, MCI, or dementia. Sensitivity and specificity were calculated for each test. ANOVAs examined differences between MCI subtypes, and t-tests assessed group differences between normal cognition and SCD. Results: The SKT showed the highest discrimination between normal cognition and cognitive impairment (MCI or dementia), with a sensitivity of 85.4% and specificity of 69.8%. All three tests demonstrated significant score differences across MCI subtypes. Additionally, all tests significantly distinguished individuals with SCD from those without cognitive impairment (p < 0.01). Conclusions: The new Chinese produced weaker results than the established tests. However, given its strengths, it could be a useful tool for identifying cognitive impairment in certain situations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,447 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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