A Systematic Review of Brief Cognitive Test Used Among the Veteran Population
Notice bibliographique
Résumé
The practice problem this DNP project addressed was the lack of a of consensus for a brief cognitive screening (BCS) tool that can be most predictive of mild cognitive disorder (MCI) and dementia in a Veteran Affairs (VA) outpatient clinic. Addressing this gap in practice is important because the veteran population may be at increased risk of MCI and dementia due to age, a history of traumatic brain injury, and posttraumatic stress disorder. This DNP project was a systematic review of the literature. A population, exposure, outcome (PEO) framework and the reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance (RE-AIM) theory guided this project. Databases were searched for literature published from 2010 to 2024. Five papers involving a VA patient population were identified from an initial pool of 50 and analyzed for psychometric data and criteria using the PEO framework. Sensitivity was reported for three tools, VA Medical Center Saint Louis University Mental Status (VAMC SLUMS; 0.742), Montreal Cognitive Assessment (MOCA; 0.677), and the Short Test of Mental Status (STMS; 0.613), respectively. The Clock Drawing Test (CDT) and Trail Making Test (TMT) had high specificity and variable sensitivity. MCI detection data were not available for the Mini Mental State Examination (MMSE) and Rapid Cognitive Screen (RCS). Dementia detection data were available for the MMSE only. Cognitive screening tools developed for, or validated in, the VA environment, such as the VAMC SLUMS exam and the RCS, align more closely with the operational and demographic needs of veteran care. The implications for nursing practice and social change are that the use of a preferred BCS tool for the VA outpatients may lead to improved detection of MCI and dementia.
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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 | 0,015 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».