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Enregistrement W1600510083 · doi:10.1111/j.1447-0594.2010.00585.x

Brief screening tool for mild cognitive impairment in older Japanese: Validation of the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment

2010· article· en· W1600510083 sur OpenAlexaffabout
Yoshinori Fujiwara, Hiroyuki Suzuki, Masashi Yasunaga, Mika Sugiyama, Mutsuo Ijuin, Naoko Sakuma, Hiroki Inagaki, Hajime Iwasa, Chiaki Ura, Naomi Yatomi, Kenji Ishii, Aya M. Tokumaru, Akira Homma, Ziad Nasreddine, Shoji Shinkai

Notice bibliographique

RevueGeriatrics and gerontology international/Geriatrics & gerontology international · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesDrexel University
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentCognitionCognitive Assessment SystemPsychologyGerontologyClinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), developed by Dr Nasreddine (Nasreddine et al. 2005), is a brief cognitive screening tool for detecting older people with mild cognitive impairment (MCI). We examined the reliability and validity of the Japanese version of the MoCA (MoCA-J) in older Japanese subjects. METHODS: Subjects were recruited from the outpatient memory clinic of Tokyo Metropolitan Geriatric Hospital or community-based medical health check-ups in 2008. The MoCA-J, the Mini-Mental State Examination (MMSE), the revised version of Hasegawa's Dementia Scale (HDS-R), Clinical Dementia Rating (CDR) scale, and routine neuropsychological batteries were conducted on 96 older subjects. Mild Alzheimer's disease (AD) was found in 30 subjects and MCI in 30, with 36 normal controls. RESULTS: The Cronbach's alpha of MoCA-J as an index of internal consistency was 0.74. The test-retest reliability of MoCA, using intraclass correlation coefficient between the scores at baseline survey and follow-up survey 8 weeks later was 0.88 (P < 0.001). MoCA-J score was highly correlated with MMSE (r = 0.83, P < 0.001), HDS-R (r = 0.79, P < 0.001) and CDR (r = -0.79, P < 0.001) scores. The areas under receiver-operator curves (AUC) for predicting MCI and AD groups by the MoCA-J were 0.95 (95% confidence interval [CI] = 0.90-1.00) and 0.99 (95% CI = 0.00-1.00), respectively. The corresponding values for MMSE and HDS-R were 0.85 (95% CI = 0.75-0.95) and 0.97 (95% CI = 0.00-1.00), and 0.86 (95% CI = 0.76-0.95) and 0.97 (95% CI = 0.00-1.00), respectively. Using a cut-off point of 25/26, the MoCA-J demonstrated a sensitivity of 93.0% and a specificity of 87.0% in screening MCI. CONCLUSION: The MoCA-J could be a useful cognitive test for screening MCI, and could be recommended in a primary clinical setting and for geriatric health screening in the community.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations612
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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