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Enregistrement W7116964269 · doi:10.1002/alz70860_100149

Development and validation of the DCOS (Digitalised Combined Objective‐Subjective cognitive screening): A five‐minute neuropsychological test for mild neurocognitive disorder

2025· article· en· W7116964269 sur OpenAlexaboutno aff
Huijing Zheng, Jeanine Cheng, Hyun‐Jeong Ko, Carol Y Cheung, Helen M. Meng, Adrian Wong, Vincent Mok, Bonnie Y.K. Lam

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveCognitionDiscriminative modelNeuropsychologyTest (biology)Cognitive impairmentCognitive Assessment SystemCognitive test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early detection of mild neurocognitive disorder (NCD) enables timely and targeted interventions, especially before progression to major neurocognitive disorder. This study aims to develop a sensitive and simple digitalised screening tool, using artificial intelligence to capture and interpret spoken language, for the detection of mild NCD. METHOD: The Digitalised Combined Objective-Subjective (DCOS) cognitive screening tool was developed based on DSM-5 criteria, which includes subjective and objective cognitive impairment for the diagnosis of mild NCD. We developed and validated on two independent cohorts: a dementia speech biomarkers cohort (n = 977) for development and the Screening for Early Alzheimer's Disease Study cohort (n = 127) for validation. Mild NCD is defined using the Hong Kong List Learning Test (HKLLT with below 1SD cutoff; see Table 1). DCOS items were selected through ROC analysis from existing validated cognitive assessments, incorporating both subjective and objective domains, with the criteria that the items must be assessed using spoken language for the development of the digitalised tool. The scoring weights were calculated according to the estimated coefficients of a multivariate logistic regression model. RESULT: The new tool DCOS comprises six items (three subjective, three objective) with a maximum score of 16 points. In the development cohort, DCOS demonstrated good diagnostic accuracy (AUC=0.75) comparable to Hong Kong Montreal Cognitive Assessment-5min (MoCA-5min) (AUC=0.77) and superior to Ascertain Dementia 8 (AD8) (AUC=0.58). At the optimal cutoff score of 9.5, DCOS achieved a better balanced performance (F1=0.56) than both HK MoCA-5min (F1=0.48) and AD8 (F1=0.44). External validation confirmed robust performance with improved diagnostic accuracy (AUC=0.87), achieving 88% sensitivity and 69% specificity (see Table 2). The sampling of the items and and the nature of the test has shown the feasibility of developing into a digitalised test. CONCLUSION: DCOS is a novel screening tool that assesses cognitive impairment from both subjective and objective domains. It presents a potential discriminative performance for mild NCD detection. The brief administration time (<5 minutes) makes it particularly suitable for primary health care. As a next step, DCOS will be incorporated with artificial intelligence and be applied on a digital platform to enhance its utility in large-scale settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
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