A-70 * An Abbreviated MoCA to Differentiate Normal Cognition, Mild Cognitive Impairment, and Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify which Montreal Cognitive Assessment (MoCA) items are most sensitive to mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer disease (AD) and investigate the utility of an abbreviated form of the MoCA. Method: 408 subjects (normal: n = 152, MCI: n = 169, AD: n = 87) were randomly divided into two groups to derive and validate an abbreviated MoCA. Using the derivation sample, analysis of individual MoCA items determined which items were best able to differentiate the three diagnostic groups. Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were used to evaluate and compare the diagnostic accuracy of the abbreviated MoCA, standard MoCA, and the MMSE in the derivation and cross-validation samples. Results: Serial subtraction (Cramer's V = .408), delayed recall (Cramer's V = .702), and orientation items (Cramer's V = .832) were included in the abbreviated MoCA based on largest effect sizes relative to other items. The abbreviated MoCA demonstrated a higher area under the curve (AUC) than the standard MoCA when differentiating between MCI and AD (AUC = .93 vs .89), as well as controls and AD (AUC = .98 vs .97). Additionally, the abbreviated MoCA showed a higher AUC than the MMSE when differentiating between MCI and AD (AUC = .93 vs .92), MCI and controls (AUC = .80 vs .70), and controls and AD (AUC = .98 vs .96). This general pattern of findings was confirmed in the cross-validation sample. Conclusion(s): Diagnostic accuracy of the abbreviated MoCA was generally superior to the MMSE and standard MoCA. These results suggest an abbreviated MoCA form could be an effective and efficient brief tool in detecting and characterizing cognitive impairment.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».