An Abbreviated Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for Dementia Screening
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a cognitive screening instrument growing in popularity, but few studies have conducted psychometric item analyses or attempted to develop abbreviated forms. We sought to derive and validate a short-form MoCA (SF-MoCA) and compare its classification accuracy to the standard MoCA and Mini-Mental State Examination (MMSE) in mild cognitive impairment (MCI), Alzheimer disease (AD), and normal aging. METHODS: 408 subjects (MCI n = 169, AD n = 87, and normal n = 152) were randomly divided into derivation and validation samples. Item analysis in the derivation sample identified most sensitive MoCA items. Receiver Operating Characteristic (ROC) analyses were used to develop cut-off scores and evaluate the classification accuracy of the SF-MoCA, standard MoCA, and MMSE. Net Reclassification Improvement (NRI) analyses and comparison of ROC curves were used to compare classification accuracy of the three measures. RESULTS: Serial subtraction (Cramer's V = .408), delayed recall (Cramer's V = .702), and orientation items (Cramer's V = .832) were included in the SF-MoCA based on largest effect sizes in item analyses. Results revealed 72.6% classification accuracy of the SF-MoCA, compared with 71.9% for the standard MoCA and 67.4% for the MMSE. Results of NRI analyses and ROC curve comparisons revealed that classification accuracy of the SF-MoCA was comparable to the standard version and generally superior to the MMSE. CONCLUSIONS: Findings suggest the SF-MoCA could be an effective brief tool in detecting cognitive impairment.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle