Cross validation of the Montreal Cognitive Assessment in community dwelling older adults residing in the Southeastern US
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cross validation study of the MoCA for the detection of Alzheimer's disease (AD) and Mild Cognitive Impairment (MCI) in a community-based cohort residing in the Southeastern United States. METHODS: One hundred and eighteen English-speaking older adults, who underwent diagnostic evaluation as part of an on-going prospective study, were administered the MoCA and MMSE. Twenty were diagnosed with AD, 24 met criteria for amnestic MCI and 74 were considered cognitively normal. Sensitivities and specificities were calculated using the recommended cut-off scores and ROC curve analyses were performed to determine optimal sensitivity and specificity. The influence of age, education and gender on MoCA score was also examined. RESULTS: Using a cut-off score of 24 or below, the MMSE was insensitive to cognitive impairment. Using the recommended cut-off score of 26, the MoCA detected 97% of those with cognitive impairment but specificity was fair (35%). Using a lower cut-off score of 23, the MoCA exhibited excellent sensitivity (96%) and specificity (95%). CONCLUSION: The MoCA appears to have utility as a cognitive screen for early detection of AD and for MCI and warrants further investigation regarding its applicability in primary care settings, varying ethnic groups, and younger at-risk individuals.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».