Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was recently proposed as a cognitive screening test for milder forms of cognitive impairment, having surpassed the well-known limitations of the Mini-Mental State Examination (MMSE). This study aims to validate the MoCA for screening Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer disease (AD) through an analysis of diagnostic accuracy and the proposal of cut-offs. Patients were classified into 2 clinical groups according to standard criteria: MCI (n=90) and AD (n=90). The 2 control groups (C-MCI: n=90; C-AD: n=90) consisted of cognitively healthy community dwellers selected to match patients in sex, age, and education. The MoCA showed consistently superior psychometric properties compared with the MMSE, and higher diagnostic accuracy to discriminate between MCI (area under the curve=0.856; 95% confidence interval, 0.796-0.904) and AD patients (area under the curve=0.980; 95% confidence interval, 0.947-0.995). At an optimal cut-off of below 22 for MCI and below 17 for AD, the MoCA achieved significantly superior values in comparison with MMSE for sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and classification accuracy. Furthermore, the MoCA revealed higher sensitivity to cognitive decline in longitudinal monitoring. This study provides robust evidence that the MoCA is a better cognitive tool than the widely used MMSE for the screening and monitoring of MCI and AD in clinical settings.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,027 |
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 ».