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Enregistrement W7055842270

Detección del deterioro cognitivo leve con la Batería Neuropsicológica Computarizada de Tamizaje

2024· article· en· W7055842270 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyNeuropsychological assessmentRecallCognitive impairmentVerbal fluency testCognitionDementia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The purpose of the present research was to validate the use of the effectiveness of the Batería Neuropsicológica Computarizada de Tamizaje(BNCT) to detect Mild cognitive impairment (MCI) compared to a gold-standard neuropsychological assessment. We also compared the diagnostic accuracy of the BNCT with another frequently used screening test: the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods: Using a cross-sectional design and an intentional sampling we selected 23 elderly adults who completed a neuropsychological assessment and who were diagnosed as MCI. The average age was 74.7 years, all presented subjective complaints of cognitive impairment not of enough severity as tointerfere with their instrumental activities for daily living and fulfilled the diagnostic clinical criteria of MCI according to Petersen (1999). We compared the diagnostic accuracy of the BNCT and the MoCA with the results obtained by the neuropsychological battery.Results:According to the complete neuropsychological evaluation the 23 patients were classified as MCI.In the BNCT 91% of the patients were classified with MCI and showed alterations delay recall (56%), time orientation (48%), sequential drawing(43%), verbal memory (30%) and opposite reactions (26%). MoCA classified as MCI 79% of the patients and negative 21% of the sample. Tasks that predicted MCI were delay recall (81%), drawing of a cube (52%), clock drawing (47%), digitspan (38%), subtraction (24%), phonological fluency (19%) andtrial making (14%).Patients who were wrongly classified had loweducational level (lessthan 5 years of schooling experience). Accordingto the results of the complete neuropsychological battery, the BNCT provides better classification of subjects with MCI than the MoCA, since it uses norms according to age and education, while the MoCA does not consider these variables.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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