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Enregistrement W2061131131 · doi:10.1016/s0924-9338(12)75190-8

P-1023 - A chinese version of montreal cognitive assessment as a brief screening tool for mild cognitive impairment: a population-based study

2012· article· en· W2061131131 sur OpenAlexaboutno aff
J. Li, Jing Yu

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionDementiaPsychologyCognitive impairmentAudiologyNeuropsychologyPopulationConfoundingRecallGerontologyBeijingMedicineClinical psychologyPsychiatryInternal medicineCognitive psychologyChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sensitivity and specificity of a Chinese version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-CV) for Screening mild cognitive impairment (MCI) were examined. MoCA-CV and MMSE together with a battery of neuropsychological tests were administered to 1056 elders who were recruited from three regions of Beijing (i.e. new town, old town, rural areas). Twenty-six participants were diagnosed with dementia, 118 were MCI by psychiatrists and neurologists, and 875 were considered to be cognitively normal based on independent neuropsychological tested. Using the recommended cut-off score of 26, the MoCA-CV had an excellent sensitivity of 90.4% to detect MCI from controls, while the specificity was relatively poor (32.0%). Using a lower cut-off score of 22, the MoCA-CV exhibited the optimal balanced sensitivity of 68.7% and specificity of 65.2%. Among all the seven cognitive sub-domains, delayed recall performed the best differentiation of MCI from normal controls. Item analysis showed the internal consistency was relatively low in both naming and sentence repetition tasks which related with the characteristics of Chinese language and culture. Region differences were not significant when such confounding demographic variables as age, gender and education were controlled. The MoCA-CV is a brief and effective screening tool for detecting MCI. However, presumably due to linguistic and culture issues and the lower education level of Chinese elders, the MoCA-CV did not show better screening capability than MMSE as expected. Some items may need further adaptation to accommodate the language, culture and education characteristics of Chinese participants.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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