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Enregistrement W7111511513

Review of the Efficacy of Methods in the Early Detection of Vascular Dementia

2022· article· W7111511513 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNSUWorks (Nova Southeastern University) · 2022
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaVascular dementiaNeurocognitiveCognitionNeuropsychologyCognitive declineWechsler Adult Intelligence ScaleWechsler Memory ScaleTest (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various assessments are used to detect cognitive decline throughout the stages of vascular dementia (VaD); however, the literature lacks a review of assessment efficacy. Early signs of VaD may include a decline in executive functioning, processing speed, attention, visuospatial abilities, and memory retrieval deficits. This review examines peer-reviewed publications addressing the validity and efficacy of widely accepted (and some lesser-known) neuropsychological assessments used to detect cognitive dysfunction in VaD. in addition to some common related medical assessments. Articles reviewed here include selected case-control studies and a case. The Cambridge Cognitive Examination (CAMCOG) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) surpassed the Mini-Mental Status Examination (MMSE) in the efficacy of early diagnosis. The MMSE and Mattis Dementia Rating Scale (DRS) had good power in diagnostic differentiation. The Clinical Dementia Rating (CDR) effectively detected the early transitional stage prior to the onset of clinical dementia. At the same time, Addenbrooke's Cognitive Examination-III (ACE-III) and the Wechsler Memory Scales (WMS-III) exhibited high diagnostic accuracy and differentiation power, indicating strong efficacy in early detection. Tests like the Clock Drawing Test (CDT), Olfactory Function Test (OFT), and Pocket Smell Test (PST) are valuable complements to other assessments. Results indicated support for the use of multiple assessments to increase diagnostic confidence. Effective methods to detect VaD early may assist in early treatment intervention, and additional exploration of this topic is indicated. Objective: The objective of this review was to compare methods of assessing for the early detection of vascular neurocognitive disorder (VaD) to understand what assessments aid clinicians in forming the most accurate diagnosis. Data Selection: Peer-reviewed studies conducted between 1998 and 2020 were abstracted from the EBSCO and the ScienceDirect database. Search criteria was confined to vascular dementia, early detection/cognitive decline, and neuropsychological assessment efficacy. Data on late-stage/non-vascular dementia, medical conditions, and mental disorders were excluded. A final selection of fourteen articles were reviewed based on criteria that excluded information on outdated assessments, assessments integrated with other tests, and any references to data obtained prior to DSM-III-R. An additional six articles on commonly used medical assessments were reviewed. Data Synthesis: Synthesis of findings revealed the Cambridge Cognitive Examination (CAMCOG) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) surpassed the efficacy of the Mini Mental Status examination (MMSE) in early diagnosis. The MMSE and Mattis Dementia Rating Scale (DRS) exhibited good diagnostic differentiation power. The Clinical Dementia Rating (CDR) effectively detected early features of a transitional stage prior to the onset of full-blown dementia. There were findings for the usefulness of the Addenbrooke’s Cognitive Examination-III (ACE-III) and Wechsler Memory Scale-3rd Edition (WMS-III). The Clock Drawing Test (CDT), Olfactory Function Test (OFT), and Pocket Smell Test (PST) can supplement other assessments for early VaD. Conclusions: Support was found for administering more than one assessment to increase confidence in diagnosis. Each test had its own strengths and weaknesses such that using only one test results in less accurate diagnosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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