Effectiveness of Montreal Cognitive Assessment for the diagnosis of mild cognitive impairment and mild Alzheimer’s disease in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
I NTRO D U C TIO NMild cognitive impairment (MCI) is a heterogeneous clinical entity that spans between normal ageing and dementia in the elderly.(1) MCI is characterised as cognitive impairment(s) beyond normal ageing, with minimal or no decline in activities of daily living (ADL).(2) MCI represents a significant risk factor for dementia, with an annual conversion rate of about 10%-15% to mild Alzheimer's disease (AD).(3) Hence, there are important management implications surrounding this clinical entity, including cognitive and pharmacological management.(4) Early detection of MCI is crucial in order to allow optimum interventions as they become available, so as to reduce the risk of progression to dementia.Among the subtypes of MCI, amnestic MCI (MCI-A) is the most homogeneous and best characterised entity.It also has the highest rates of conversion to AD.Cognitive screening tools are useful for the clinical diagnosis of MCI.While routine cognitive tools such as the mini-mental state examination (MMSE) have been demonstrated to be effective in the detection of dementia, these tools are less effective in the detection of MCI, as most individuals with MCI score in the normal range on MMSE.(2,5) The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was demonstrated to have good sensitivity and specificity for the detection of MCI.(6) However, due to cultural and language differences across regions, it is likely that different MoCA cutoff points would be required to aid the diagnosis of cognitive impairment in specific countries.For instance, Lee et al in 2008 demonstrated that a cutoff of 22/23 provided the highest sensitivity when diagnosing cognitive impairment in Korea, (7) while Wen et al suggested that a cutoff of 26/27 was appropriate for a Chinese population.(8) The original study reported a cutoff point of 25/26 in a Canadian population.(6) In the present study, we aimed to determine the sensitivity and specificity of MoCA for the detection of MCI-A and mild AD in a multiracial population in Singapore.We hypothesised that a MoCA cutoff point of 26, similar to the original study by Nasreddine et al, (6) would be applicable for diagnosing MCI-A in Singapore, while a MoCA score of 24-25 would be applicable for the diagnosis of mild AD. M E TH O DSData on MCI-A and mild AD were obtained from a prospectively collected clinical database, which comprised patients with cognitive impairment managed at the National Neuroscience Institute,
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 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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».