Évaluer un arbre diagnostique permettant le repérage de troubles neurocognitifs majeurs en soins primaires et permettant un lien ville-hôpital
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: to improve the identification of Major Neurocognitive Disorders (MND), simplified screening tools are needed. Shorter tests with high diagnostic performance should be implemented in Primary Health Care, where general practitioners serve as the main providers. However, Delirium is not included in the commonly used screening tests. It differs from MND by its sudden onset and fluctuating course and constitutes a differential diagnosis of MND. We propose a diagnostic algorithm to enhance the identification of MND in primary care, incorporating systematic screening for Delirium. The objective of our study was to evaluate the effectiveness and feasibility of this diagnostic algorithm in diagnosing MND or its association with Delirium. Methods: a diagnostic validation study was conducted. The diagnostic algorithm was developed prior to participant recruitment. It consisted of the use of four tests routinely employed in clinical practice: the Confusion Assessment Method (CAM), the Cognitive Disorders Examination (CODEX), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly – Revised (IQCODE-R). These tests were administered to individuals aged 70 years and older in general practice offices and in acute geriatric hospital units. Oral and written informed consent were obtained from all participants. We assessed the agreement between the results obtained from the diagnostic algorithm and those derived from the reference standard diagnosis, namely the fifth edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). Agreement was evaluated using Cohen’s kappa coefficient. Results: one hundred and thirty participants were included in the study. The mean age at inclusion was 82.7 years; 55 were men and 75 were women. Sixty-eight participants were hospitalized, and 62 were recruited in general practice settings. Comparison of the results with the reference standard yielded a Cohen’s kappa coefficient of 0.89, indicating excellent diagnostic agreement. The diagnostic algorithm enabled identification of MND or Delirium within a mean time of 12.6 minutes. Discussion and Conclusion: the diagnostic algorithm provides physicians with a simple and effective tool for identifying MND and Delirium using tests previously validated in France. To our knowledge, this study is the first to combine these screening approaches. Future research is needed to assess the implementation of this combined screening strategy in routine medical practice, particularly in general practice settings, in order to determine whether its use is suitable and acceptable for practitioners.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».