P1‐401: The Montreal cognitive assessment (MoCA) is superior to the mini‐mental state examination (MMSE) in detecting patient's with moderate cognitive impairment, no‐dementia (CIND) and at high risk of dementia
Notice bibliographique
Résumé
The MMSE has been found to be less sensitive than the MoCA in screening for Mild Cognitive Impairment and mild dementia. However, the MoCA has not been evaluated as a cognitive screening tool in Singapore. We aimed to validate the Singaporean version of the MoCA and compare it to the MMSE in a memory clinic setting for identifying patients with or at high risk of dementia. The MMSE and MoCA were administered to consecutive patients attending the National University Health System Memory Clinics (N = 316) over a 2 year period. Dementia diagnosis was established by formal neuropsychological evaluation using the DSM-IV criteria. Patients were classified into 4 groups: No Cognitive Impairment (NCI), CIND-mild (≤2 cognitive domains impaired), CIND-moderate (>2 cognitive domains impaired) and dementia, using previously validated methods. The majority of patients were Chinese (87%) female (53%) with mean age of 73±10 years and a low level of education (6±5 years). There were 60 (19%) NCI, 45 (14%) CIND-mild, 39 (12%) CIND-moderate and 172 (54%) with dementia. The mean MoCA scores were 24.3±3.4, 20.7±4.5, 15.4±3.6 and 10.1±4.7 respectively. Post hoc analysis showed that MoCA total scores could significantly differentiate between all 4 groups. Receiver operator curve (ROC) analysis established the optimal cutoff scores of the MoCA at ≤18 (AUC 0.80, Sensitivity 94%, Specificity 66%, PPV 77%, NPV 91%, correctly classified 81%) in differentiating between demented and non-demented patients. The mean MMSE scores for NCI, CIND mild, CIND moderate and dementia were 27.1±2.3, 24.4±3.2, 20.5±3.9 and 15.1±5.1 respectively, and the MMSE (≤22) showed similar discriminant indices for dementia. Among the non-demented patients, MoCA at a cutoff of ≤18 (AUC 0.88, Sensitivity 90%, Specificity 87%, PPV 71%, NPV 96%, correctly classified 88%) could differentiate between the cognitively normal / low-risk (NCI+CIND-mild) and patients at-risk for dementia (CIND-moderate). By comparison, the MMSE (≤22) was less sensitive (p = 0.01) in identifying such patients (AUC 0.725, Sensitivity 64.1%, Specificity 81%, PPV 55.6%, NPV 85.9%, correctly classified 76.4%). The MoCA is sensitive in identifying Singaporean patients with dementia and is superior to the MMSE in screening for patients at high risk for dementia.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».