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Enregistrement W7019724415

Improving Cognitive Assessment in the Context of Rural Dementia Diagnosis'

2024· article· en· W7019724415 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research FoundationConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCognitionDementiaNeuropsychological assessmentContext (archaeology)Cognitive testCognitive Assessment SystemConfirmatory factor analysisNeuropsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive assessment is an essential part of dementia diagnosis, but traditional assessment methods are challenging to use in rural areas. Promising remote assessment alternatives include telephone-based cognitive tests and self-administered computerized cognitive tests. These methods can benefit primary care providers and dementia specialists serving rural-dwelling patients by increasing access to assessment results, but this increased access also may degrade diagnostic decision making if the instruments are biased and their use increases. While research comparing the measurement equivalence of cognitive assessment instruments in rural versus urban populations is limited, there is some evidence of bias with respect to rural residence. Possible sources of bias include differences in educational experiences, cognition, and culture. Important groundwork is missing to ensure traditional and new cognitive assessment methods are valid with rural-dwelling populations. Three studies presented here address this gap by investigating the psychometric properties of cognitive assessment instruments in rural and urban populations. The first study examined the measurement equivalence of a traditional cognitive assessment instrument, the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS) in a mixed urban and rural population. This study used a multigroup confirmatory factor analysis and found no evidence of measurement bias with respect to rural/urban residence, providing evidence that some traditional cognitive assessment instruments function similarly in rural- and urban-dwelling populations. The second study also investigated the measurement equivalence with respect to rural/urban residence of a telephone-based cognitive assessment instrument, the Canadian Longitudinal Study on Aging – Cognitive test (CLSA-Cog). Unlike the first, there was evidence of a small bias with respect to urban/rural residence on tasks related to executive functioning. The third study documented the development of a scoring algorithm for a self-administered computerized cognitive assessment instrument, the Computerized Assessment of Memory and Cognition (CAMCI). While the instrument initially appeared promising, in the process of developing a scoring algorithm for the device, it became apparent that the diagnostic accuracy statistics reported by the test developers were likely inflated. Together, these studies support the use of traditional and novel cognitive assessment instruments in rural populations, while highlighting the challenges of dementia research in rural populations, particularly with respect to non-traditional cognitive assessment methods.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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