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Enregistrement W1993778094 · doi:10.1002/mds.23079

The Montreal Cognitive Assessment: A screening tool for mild cognitive impairment in REM sleep behavior disorder

2010· article· en· W1993778094 sur OpenAlexaffabout
Jean‐François Gagnon, Ronald B. Postuma, Steve Joncas, Catherine Desjardins, Véronique Latreille

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensBruyèreMontreal General HospitalUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentREM sleep behavior disorderReceiver operating characteristicDementiaPolysomnographyNeuropsychologyAudiologyPsychologySleep disorderCognitionLewy bodyCognitive impairmentMedicinePsychiatryInternal medicineDiseaseElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild cognitive impairment (MCI) is a frequent feature in idiopathic REM sleep behavior disorder (RBD), a sleep disturbance that can be a preclinical stage of Parkinson's disease or Lewy body dementia. We evaluated the sensitivity and specificity of two brief screening tools, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-Mental State Examination (MMSE), in detecting MCI in idiopathic RBD. Thirty-eight idiopathic RBD patients underwent a comprehensive neuropsychological assessment, including the MoCA and the MMSE. Receiver operating characteristic curves were created for the MoCA and the MMSE to assess their ability to identify MCI in idiopathic RBD patients, with neuropsychological assessment as the gold standard. For the MoCA, a normality cutoff of 26 yielded the best balance between sensitivity (76%) and specificity (85%) with a correct classification of 79%. For the MMSE, the optimal normality cutoff was 30, with a sensitivity of 84% and a specificity of 54% and a correct classification of 74%. The MoCA is superior to the MMSE in detecting MCI in idiopathic RBD patients, showing good sensitivity and very good specificity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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