Diagnostic accuracy of Alzheimer's Questionnaire in identifying dementia among Filipinos in a tertiary hospital
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDementia, most often due to Alzheimer's disease, is a growing concern in the Philippines. The Alzheimer's Questionnaire (AQ), an informant-based screening tool, may be particularly useful in this setting, where strong familial and caregiving ties exist. Establishing its diagnostic accuracy in Filipinos is crucial for early detection and improved care.ObjectiveTo determine the diagnostic accuracy of the AQ among Filipinos by comparing it with physician diagnoses and established cognitive assessment tools.MethodsThis retrospective cohort study included 190 Filipino patients who underwent cognitive assessments, including the AQ, Mini-Mental State Examination (MMSE-F), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA-P), between 2022 and 2024. Diagnostic accuracy was measured using sensitivity, specificity, predictive values, and area under the curve (AUC). Cohen's Kappa assessed agreement between AQ classifications and physician diagnoses.ResultsClinico-demographic analysis suggested that age and work status may influence dementia risk, while gender and common comorbidities showed no significant associations. The AQ demonstrated high specificity (92.47%) and strong diagnostic accuracy (AUC = 0.923) in distinguishing dementia from non-dementia, performing comparably to MoCA and MMSE. However, it was less effective in detecting mild cognitive impairment (MCI).ConclusionsThe AQ is a reliable and accurate tool for dementia screening in Filipinos, though limited for MCI detection. Incorporating AQ into routine cognitive screening may enhance early dementia identification. Further studies should refine cultural adaptations and validate its role in the Philippine healthcare context.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».