Utilité clinique de trois outils d'évaluation pour les personnes atteintes de démence
Bibliographic record
Abstract
Description : Les ergothérapeutes sont de plus en plus sollicités dans la démarche diagnostique des atteintes cognitives chez la personne âgée. But : Trois outils pouvant aider au processus d'évaluation ont été étudiés pour documenter leurs qualités diagnostiques et la nature de l'association de leurs résultats : le Mini-Mental State Examination (MMSE), le Protocole d'examen cognitif de la personne âgée (PECPA-2r) et le Système de mesure de l'autonomie fonctionnelle (SMAF). Méthodologie : Une étude corrélationnelle transversale a permis de documenter l'association entre les résultats obtenus avec les trois outils alors qu'ils étaient utilisés auprès de personnes âgées référées au projet par leur médecin traitant. Résultats : Les résultats de L'étude, réalisée auprès de 52 personnes âgées chez qui une atteinte cognitive était soupçonnée, ont montré qu'une corrélation très forte existe entre les scores obtenus aux trois outils d'évaluation. Les scores au MMSE seraient d'excellents prédicteurs des scores au PECPA-2r et au SMAF. La sévérité de l'atteinte cognitive serait un bon prédicteur du niveau d'atteinte de l'autonomie. Conséquences pour la pratique : Certaines observations faites par les évaluateurs lors de l'administration des PECPA-2r et SMAF se sont révélées particulièrement utiles à la démarche diagnostique ultérieure faite par le médecin traitant. Le court temps d'administration du MMSE ne permettait pas de telles observations alors que les PECPA-2r et SMAF offraient ce temps propice à l'observation. Les ergothérapeutes sont invités à examiner avec attention leurs intentions cliniques alors qu'ils choisissent leurs outils d'évaluation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".