The screening accuracy and determin

The screening accuracy and determination of optimal cutoff
point for dementia screening of the RUDAS-Thai and the
MMSE-Thai 2002 was summarized by the sensitivity, specificity,
predictive positive value, predictive negative value,
Yuden index, AUC, and likelihood ratio. Youden index was
used to determine an optimal cutoff point. The ROC curve was
used to summarize the overall accuracy of the RUDAS-Thai
and the MMSE-Thai 2002 for dementia detection. The AUC
was estimated for each screening tool separately, along with
their 95% CIs.
Regarding the cross-sectional sample in this study, it was
often difficult to distinguish very mild dementia from mild cognitive
impairment (MCI).22 To minimize the misclassification
bias, our analysis included only participants with normal cognition
and those with dementia.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความถูกต้องตรวจคัดกรองและการกำหนดจุดตัด
ที่ดีที่สุดสำหรับการตรวจคัดกรองภาวะสมองเสื่อมของ Rudas-ไทย
mmse-2002 ไทยได้รับการสรุปโดยความไวจำเพาะ
ค่าบวกทำนายค่าลบทำนาย
YUDEN ดัชนี AUC และความน่าจะเป็น อัตราส่วน ดัชนี Youden
ถูกใช้เพื่อกำหนดจุดตัดที่เหมาะสม เส้นโค้ง roc เป็น
ที่ใช้ในการสรุปความถูกต้องโดยรวมของไทย Rudas-
และ mmse-ไทยปี 2002 สำหรับการตรวจหาภาวะสมองเสื่อม AUC
ประมาณเครื่องมือคัดกรองแต่ละแยกพร้อมด้วย
ถูกต้อง 95% ของพวกเขา.
เกี่ยวกับตัวอย่างภาคตัดขวางในการศึกษาครั้งนี้มันเป็น
มักจะยากที่จะแยกแยะภาวะสมองเสื่อมอ่อนมากจากอ่อน
องค์ความรู้การด้อยค่า (MCI) .22 เพื่อลดการจำแนก
อคติการวิเคราะห์ของเรารวมถึงผู้เข้าร่วมเท่านั้นที่มีความรู้ความเข้าใจปกติ
และผู้ที่มีภาวะสมองเสื่อม.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตรวจความถูกต้องและกำหนดตัดดีที่สุด
จุดตรวจสมองเสื่อมไทย RUDAS และ
MMSE-ไทย 2002 ถูกสรุป โดยไว specificity,
บวกค่าคาดการณ์ คาดการณ์ค่าลบ,
Yuden ดัชนี AUC และความน่าเป็นอัตราส่วน Youden ถูก
ใช้เพื่อกำหนดจุดตัดยอดเหมาะสม เส้นโค้ง ROC ได้
ใช้ในการสรุปความถูกต้องโดยรวมของไทย RUDAS
และ 2002 MMSE-ไทยตรวจสมองเสื่อม AUC
ถูกประเมินสำหรับแต่ละเครื่องมือคัดกรองแยก พลอย
CIs 95% ของพวกเขา
เกี่ยวกับอย่างเหลวในการศึกษานี้ มันเป็น
มักยากที่จะแยกสมองเสื่อมอ่อนมากจากไมลด์รับรู้
ผล (MCI) .22 เพื่อลด misclassification ที่
ความโน้มเอียง การวิเคราะห์ของเราอยู่ร่วมกับประชานปกติ
และผู้ที่ มีสมองเสื่อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความมุ่งมั่นและความแม่นยำของจุดตัดได้อย่างเต็ม ประสิทธิภาพ
ซึ่งจะช่วยในการกลั่นกรองของโรควิกลจริต rudas ที่ไทยและ
mmse - ไทย 2002 เป็น Mainstream )เพียงเท่านั้นโดยสรุปความไวแสงที่
ค่าบวกค่าติดลบแบบคาดการณ์เอาไว้แล้วแบบคาดการณ์เอาไว้แล้วดัชนี
yuden อัตราความเป็นไปและ auc . ดัชนี youden
ซึ่งจะช่วยได้ใช้ในการกำหนดจุดตัดได้ดีที่สุด ปรับตามความโค้งมนของรูปหน้านกรอคเป็น
ตามมาตรฐานใช้ในการสรุปความแม่นยำของ rudas - ไทย
และ mmse - ไทย 2002 สำหรับการตรวจจับโรควิกลจริต auc
ซึ่งจะช่วยให้ได้รับการประเมินสำหรับเครื่องมือตรวจคัดกรองแต่ละแยกต่างหากพร้อมด้วย
ประเทศเครือรัฐเอกราช 95% ของ.
เกี่ยวกับตัวอย่างแบบตัดขวางในการศึกษานี้เป็น
มักจะได้ยากที่จะแยกโรควิกลจริตอ่อนเป็นอย่างมากจากอ่อนการเรียนรู้
ส่งผลกระทบต่อ( MCI ) .22 เพื่อจัดกลุ่มผิด ประเภท
ซึ่งจะช่วยลดการทำงานที่การวิเคราะห์ของเราเท่านั้นรวมถึงผู้มีส่วนร่วมด้วยทราบปกติ
และผู้ที่มีโรควิกลจริต.