[Validation of the Hungarian version of Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale (ADAS-Cog) in patients with mild cognitive impairment].
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Early recognition of mild cognitive impairment (MCI) has increasing clinical relevance in the treatment process of dementia, since it is considered as prodromal period. A great variety of instruments have been developed for measuring cognitive performance of the demented patients. The cognitive subscale of the Alzheimer's Disease Assessment Scale (ADAS-Cog) is one of the most frequently applied instrument to determine the severity of dementia and the efficiency of pharmacotherapy. The aim of this study is to examine the sensitivity parameters of the Hungarian ADAS-Cog in differentiating healthy elderly from MCI patients, furthermore to compare the sociodemographic data of the two groups. METHODS: Fourty-five patients with MCI and 47 healthy subjects (HS) participated in the study. Their age variated between 52 and 88 years, the mean age was 68.8 (standard deviation=8.6). The mean of the years of education was 11.8 (standard deviation=3.5). Mental state was determined by ADAS-Cog and Mini-Mental State Examination (MMSE) and Beck Depression Inventory (BDI) was used to exclude depression. Data analysis was performed with SPSS 17. RESULTS: There were no significant differences between the two groups considering the sociodemographic data. The total score of ADAS-Cog is the most sensitive index (AUC: 0.875, sensitivity: 95.6%) for determining MCI, although the ratio of false positive cases was very high (specificity: 70.2%). The cut-off scores of the ADAS-Cog in the Hungarian sample were higher than the findings in previous researches. Positive correlation between age and ADAS-Cog total score was only significant in the HS group. On the other hand, negative correlation was found between education and ADAS-Cog total score in the MCI group. CONCLUSION: These results indicate that the currently used Hungarian ADAS-Cog is able to distinguish between MCI patients and HS groups. However, the adaptation of the Hungarian version will be necessary during the further standardization process including the cultural and linguistic aspects.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».