Key Words Diagnostic accuracy · Effect size · Cohen’s d · Mini-Mental State Examination · Mini-Mental Parkinson · Six-Item Cognitive Impairment Test · Montreal Cognitive Assessment · Test Your Memory test · Addenbrooke’s Cognitive Examination-Revised
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aims: Many cognitive screening instruments (CSI) are available to clinicians to assess cognitive function. The optimal method comparing the diagnostic utility of such tests is uncertain. The effect size (Cohen’s d), calculated as the difference of the means of two groups divided by the weighted pooled standard deviations of these groups, may permit such comparisons. Methods: Datasets from five pragmatic diagnostic accuracy studies, which ex-amined the Mini-Mental State Examination (MMSE), the Mini-Mental Parkinson (MMP), the Six-Item Cognitive Impairment Test (6CIT), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Test Your Memory test (TYM), and the Addenbrooke’s Cognitive Examination-Revised (ACE-R), were analysed to calculate the effect size (Cohen’s d) for the diagnosis of dementia versus no dementia and for the diagnosis of mild cognitive impairment versus no dementia (subjective memory impairment). Results: The effect sizes for dementia versus no dementia diagnosis were large for all six CSI examined (range 1.59–1.87). For the diagnosis of mild cognitive im-pairment versus no dementia, the effect sizes ranged from medium to large (range 0.48–1.45), with MoCA having the largest effect size. Conclusion: The calculation of the effect size (Co-hen’s d) in diagnostic accuracy studies is straightforward. The routine incorporation of effect size calculations into diagnostic accuracy studies merits consideration in order to facilitate the comparison of the relative value of CSI. © 2014 S. Karger AG, Basel
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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 | 0,277 | 0,594 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».