Evaluating Targeted Dementia Screening of High‐Risk Patients in Primary Care: Preliminary Results from the electronic health record Risk of Alzheimer's and Dementia Assessment Rule (eRADAR) pragmatic randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately half of people with dementia and 90% with mild cognitive impairment (MCI) are undiagnosed, making it harder to access appropriate care. eRADAR is a validated algorithm that uses structured electronic health record (EHR) data to identify patients at risk of undiagnosed dementia (C statistics: 0.79 to 0.84). We performed embedded, pragmatic clinical trials at Kaiser Permanente Washington (KPWA) and the University of California, San Francisco (UCSF) to assess the impact of targeted dementia screening using eRADAR on dementia detection and patient outcomes. METHOD: Study participants were aged 65+ without documented dementia (diagnoses or current dementia-related medication) who had eRADAR scores in the top 15% (20% in Black/African American patients at UCSF to ensure equivalent sensitivity). They were randomized at the primary care provider (PCP) level to usual care or intervention. The intervention consisted of a "brain health" assessment visit with a clinical research interventionist embedded in the primary care clinic. Participants were encouraged to include a care partner. Visits could be in-person or by video or phone. At UCSF, visits were offered in Spanish, Mandarin, and Cantonese in addition to English. The interventionist assessed functional status (independence in instrumental activities of daily living), depressive symptoms (PHQ-2/9), and cognitive function (Montreal Cognitive Assessment) and shared the findings with the participant and their PCP. The PCP independently followed up and made diagnoses at their discretion. RESULT: 3417 KPWA and 1271 UCSF patients were identified as "high risk" based on their eRADAR scores and randomized to targeted outreach or usual care. Of those who received outreach, 29% at KPWA and 31% at UCSF completed an assessment visit. Visit completion rates were 52% to 74% lower in those who were older vs. younger and Black or Asian (both sites) or Spanish-speaking (UCSF only) vs. non-Hispanic White. Of those who completed the visit, approximately half had results consistent with undiagnosed cognitive impairment (KPWA: 17% possible dementia, 32% MCI; UCSF: 21% possible dementia, 31% MCI). CONCLUSION: Among older adults identified as high-risk using eRADAR who agreed to an assessment visit, about half appeared to have undiagnosed cognitive impairment. Additional studies are needed to explore disparities in visit acceptance.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».