P3–224: Effectiveness of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for assessing frontal hypoperfusion in people with vascular dementia: The Osaki‐Tajiri Project
Notice bibliographique
Résumé
The previous study showed that the Montréal Cognitive Assessment (MoCA) was effective for evaluate cerebrovascular diseases. We also showed the test was effective for screening very mild stage of VaD in the community. We herein examined the effectiveness of MoCA at the out-patients clinic to assess patients with vascular dementia (VaD). 44 patients with VaD (NINDS-AIREN) and 58 patients with Alzheimer's disease (AD) (NINCDS-ADRDA) were compared with 67 non-demented subjects. All were outpatients at the Tajiri Memory Clinic, Osaki-Tajiri, northern Japan. All received 1.5T-MRI as well as ECD-SPECT examinations. The SPECT images were used to classify the VaD patients into two subgroups, i.e., those with frontal hypoperfusion (F-VaD) and those without frontal hypoperfusion (NF-VaD). The frontal hypoperfusion pattern was defined as the “P2” pattern of the Sliverman classification with or without focal hypometabolism in other areas (JAMA 2001;286:2120) based on three neurologists' agreement blindly to the neuropsychological examinations. All subscale scores on the MoCA were found to be lower in the VaD as well as AD groups compared with the normal controls, with no difference between the two dementia groups. The Attention subscale score was lower in the F-VaD subgroup compared with those in the NF-VaD subgroup (p<0.01, corrected for multiple comparison). Our results suggested that the MoCA attention subscale can detect the characteristics of VaD participants, especially those with frontal hypoperfusion.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».