EPA-1593 - Psychometric and clinometric properties of the montreal cognitive assessment (moca) in a greek sample
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Montreal Cognitive Assessment(MoCA) is a psychometric tool measuring cognitive function that detects Mild Cognitive Impairment(MGI), a clinical condition which often results in dementia. Objectives To measure the psychometric properties of the assessment. Aims To explore the discriminant validity and internal consistency of the assessment. Methods The study included 132 patients, 56(42.2%)men and 76(57.6%)women. Of them, 12(9.1%) had dementia, 54(40.9%)psychiatric diseases, 7(5.3%)vascular strokes, 3(2.3%)organic psychosyndrome, 17(12.9%) cases were to be investigated and 36(27.3%) were patients without psychiatric illness, who were evaluated under Liaison Psychiatry. The psychometric properties of MoCA were evaluated in comparison to the Mini-Mental-State-Examination(MMSE) and Golden Standard, which was the diagnosis of the treating physician. Statistical analysis was performed with SPSS21. Results The total scale of MoCA had a coefficient alpha of .885 and all the subscales between .878-893. MoCA had a significant high correlation with MMSE(r=-.544 p =.001) and with age(r =-.544 p =.001). No significant differences were found between men and women (t=-.707 p>.05). There was a statistically significant difference between the assessments in moderate and severe cognitive impairment, where MoCA was more sensitive (99%) than MMSE (likelihood ratio=115.3 p =.001) in all diagnostic categories. The specicifity of MoCA was 93% due to fact that it was reduced in patients with organic psychosyndrome when the golden standard found no cognitive impairment. Conclusions MoCA is a brief screening tool of cognitive decline with higher specificity and sensitivity in detection of mild cognitive impairment in patients who scores in normal levels of MMSE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».