The Fast Cognitive Evaluation (FaCE): a screening tool to detect cognitive impairment in patients with cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer-related cognitive impairment (CRCI) is one of the most concerning conditions experienced by patients living with cancer and has a major impact on their quality of life. Available cognitive assessment tools are too time consuming for day-to-day clinical setting assessments. Importantly, although shorter, screening tools such as the Montreal Cognitive Assessment or the Mini-Mental State Evaluation have demonstrated a ceiling effect in persons with cancer, and thus fail to detect subtle cognitive changes expected in patients with CRCI. This study addresses this lack of cognitive screening tools by developing a novel tool, the Fast Cognitive Evaluation (FaCE). A population of 245 patients with 11 types of cancer at different illness and treatment time-points was enrolled for the analysis. FaCE was developed using Rasch Measurement Theory, a model that establishes the conditions for a measurement tool to be considered a rating scale. FaCE shows excellent psychometric properties. The population size was large enough to test the set of items (item-reliability-index=0.96). Person-reliability (0.65) and person-separation (1.37) indexes indicate excellent internal consistency. FaCE’s scale is accurate (reliable) with high discriminant ability between cognitive levels. Within the average testing time of five minutes, FaCE assesses the main cognitive domains affected in CRCI. FaCE is a rapid, reliable, and sensitive tool for detecting even minimal cognitive changes over time. This can contribute to early and appropriate interventions for better quality of life in patients with CRCI. In addition, FaCE could be used as a measurement tool in research exploring cognitive disorders in cancer survivors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».