Notice bibliographique
Résumé
Objectives：This study was tried to know usefulness of the Montreal Cognitive Assessment(MoCA) to detect mild cognitive impairment(MCI), to identify any differences according to items, and to disclose variables associated with MoCA. Methods：The MoCA-K(Korean Version of the Montreal Cognitive Assessment) and the MMSE-K(Korean Version of the Mini-Mental State Examination) were performed to normal controls(N=25), patients with MCI(N=27), and patients with dementia of the Alzheimer’s type(N=26). Results：1) At cut-off of 23/24, sensitivity of the MoCA-K to detect MCI was 70% and specificity was 92%. While sensitivity of the MMSE-K was 11%, and specificity was 96%. In general, the MoCA-K had higher sensitivity than the MMSE-K, while specificity was similar. 2) There were more differences in items of the MoCA than those of the MMSE, especially in attention and abstraction(p＜0.001, respectively). 3) Total scores of the MoCA-K had positive correlation with total scores of the MMSE-K(γ=0.879, p＜0.01) and education(γ=0.489, p＜0.01), and negative correlation with age(γ=-0.550, p＜0.01). Conclusion：The MoCA test seemed to be more useful than the MMSE to detect mild cognitive impairment. However, bias from age and educational level might affect the test results like MMSE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».