The psychometric assessment results of the Russian version of the Cognitive test for severe dementia
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To adapt the Russian version of the Cognitive Test for Severe Dementia (CTSD–Rus) using psychometric indicators (reliability, validity). Material and methods. The CTSD scale was translated directly and back-translated with cultural adaptation and approval from the author of the original CTSD. The study involved 118 patients (mean age 66±11.2 years) with dementia of various etiologies and severity living in a nursing home. Cognitive status was assessed using neuropsychological scales: CTSD-Rus, MMSE, MoCA, CDR. To assess reliability (inter-expert and test-retest), subgroups of patients (N=54 and N=52, respectively) with CDR≥3 and MMSE<10 were selected. The following coefficients were calculated: Cronbach’s alpha, intraclass correlation coefficient (ICC), Spearman’s rank correlation coefficient. The study was approved by the biomedical ethics committee of the Republican Scientific and Practical Center for Medical Examination and Rehabilitation (No. 1/2 dated January 7, 2022). Results. CTSD-Rus showed high internal consistency (Cronbach’s alpha = 0.94). Inter-rater and test-retest reliability for most items and the total score was excellent (ICC>0.75; r>0.9). The high validity of CTSD-Rus was established, which is confirmed by a significant correlation with the MMSE and MoCA scales (r=0.893 and r=0.856, respectively) for the entire sample and the sample with severe dementia at CDR≥3 (r=0.758 and r=0.681, respectively). With zero MMSE and MoCA values, the use of CTSD-Rus shows a spread of scores (5.9±7.1 and 8.83±6.3, respectively), which allows for a more in-depth assessment of preserved cognitive functions. Conclusions. The study showed that CTSD-Rus is primarily focused on patients with severe and more than severe dementia and can be used by researchers and healthcare professionals for a detailed assessment of preserved cognitive functions in this category of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».