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Enregistrement W2043020182 · doi:10.1016/j.jalz.2012.10.001

Comparative accuracies of two common screening instruments for classification of Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, and healthy aging

2012· article· en· W2043020182 sur OpenAlexaboutno aff
David R. Roalf, Paul J. Moberg, Sharon X. Xie, David A. Wolk, Stephen T. Moelter, Steven E. Arnold

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingNational Institutes of HealthUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaMedicineCognitionCognitive impairmentClinical Dementia RatingMini–Mental State ExaminationAlzheimer's diseaseDiagnostic accuracyCohortDiseaseGerontologyAudiologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to compare the utility and diagnostic accuracy of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE) in the diagnosis of Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) in a clinical cohort. METHODS: Three hundred twenty-one AD, 126 MCI, and 140 older adults with healthy cognition (HC) were evaluated using the MMSE, the MoCA, a standardized neuropsychologic battery according to the Consortium to Establish a Registry of Alzheimer's Disease (CERAD-NB), and an informant-based measure of functional impairment, the Dementia Severity Rating Scale (DSRS). Diagnostic accuracy and optimal cut-off scores were calculated for each measure, and a method for converting MoCA to MMSE scores is presented. RESULTS: The MMSE and MoCA offer reasonably good diagnostic and classification accuracy as compared with the more detailed CERAD-NB; however, as a brief cognitive screening measure, the MoCA was more sensitive and had higher classification accuracy for differentiating MCI from HC. Complementing the MMSE or the MoCA with the DSRS significantly improved diagnostic accuracy. CONCLUSION: The findings support recent data indicating that the MoCA is superior to the MMSE as a global assessment tool, particularly in discerning earlier stages of cognitive decline. In addition, we found that overall diagnostic accuracy improves when the MMSE or MoCA is combined with an informant-based functional measure. Finally, we provide a reliable and easy conversion of MoCA to MMSE scores. However, the need for MCI-specific measures is still needed to increase the diagnostic specificity between AD and MCI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations408
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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