Screening utility of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA): in place of – or as well as – the MMSE?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This aim of this study was to assess the clinical utility of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening instrument for cognitive impairment in patients referred to a memory clinic, alone and in combination with the Mini-Mental State Examination (MMSE). METHODS: This was a pragmatic prospective study of consecutive referrals attending a memory clinic (n = 150) over an 18-month period. Patients were diagnosed using standard clinical diagnostic criteria for dementia (DSM-IV) and mild cognitive impairment (MCI; cognitive impairment prevalence = 43%) independent of MoCA test scores. RESULTS: MoCA proved acceptable to patients and was quick and easy to use. Using the cut-offs for MoCA and MMSE specified in the index paper (≥26/30), MoCA was more sensitive than MMSE (0.97 vs 0.65) but less specific (0.60 vs 0.89), with better diagnostic accuracy (area under Receiver Operating Characteristic curve 0.91 vs 0.83). Downward adjustment of the MoCA cut-off to ≥20/30 maximized test accuracy and improved specificity (0.95) for some loss of sensitivity (0.63). Combining MoCA with the MMSE - either in series or in parallel - did not improve diagnostic utility above that with either test alone. CONCLUSIONS: In a memory clinic population, MoCA proved sensitive for the diagnosis of cognitive impairment. Use of a cut-off lower than that specified in the index study may be required to improve overall test accuracy and specificity for some loss of sensitivity in populations with a high prior probability of cognitive impairment. Combining the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE) with the MMSE did not improve diagnostic utility.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 découle