P3‐069: MoCA contributions to differential diagnosis among normal controls, mild cognitive impairment and Alzheimer's disease in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosis of cognitive decline, mainly Alzheimer's disease (AD) and Mild Cognitive Impairment (MCI) is still a challenge in developing countries, partly because of the limited data on cognitive screening instruments. The aim of this study was to describe the performance of the elderly assessed in a geriatric clinic, with five or more years of schooling, in the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and assess its association with other screening instruments. 53 patients, 60 years and older, with at least 5 years of education (66.04% had 8 years or more) were submitted to: Cambridge Cognitive Examination (CAMCOG); Mini-Mental State Examination (MMSE), Clock Drawing Test (CDT), MoCA Brazilian version, Geriatric Depression Scale (GDS) with 15 items, and Functional Activities Questionnaire (FAQ). The diagnostic criteria for dementia were based on the DSM-IV, NINDS-ADRDA criteria were used for AD, and for MCI we used Petersen et al. (2001). Fifteen participants were diagnosed with AD and 17 with MCI. Normal controls (NC) (21 participants) complained about memory problems but showed no evidence for dementia or MCI after neuropsychological assessment and neuroimaging. Indicated statistically significant differences (p < 0.001) among the three groups for the MoCA, MMSE, CAMCOG and PFAQ. Performance in the MoCA correlated strongly and significantly with MMSE (r=0.80, p < 0.001), CAMCOG (r=0.86, p < 0.001) and FAQ (r=0.80, p < 0.001). There was low but significant correlation between the MoCA and the CDT (Mendez scale r=0.39, p=0.003, Shulman scale r=0.43, p=0.001, Sunderland scale r=0.51, p < 0.001). There was no significant correlation with the GDS. The Brazilian version of the MoCA could differentiate the three diagnostic groups (AD, MCI and NC) and it correlated strongly with other instruments usually used for early detection of dementia in Brazil.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».