多领域模型提升痴呆症分类准确性

痴呆症分类在异质性人群中常受限于教育、语言和健康差异。一项预印本研究利用印度纵向老龄化研究（LASI）及其诊断子研究数据，开发了多领域分类模型。该模型基于临床痴呆评级（CDR）共识评估，在20次多重插补数据上平均，有效降低了认知测试偏差。研究显示，模型内部验证表现良好，但需外部验证确认其普适性。该模型有望为不同背景的老年人提供更准确的筛查工具。