The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in geriatric rehabilitation: psychometric properties and association with rehabilitation outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive status has been reported to be an important predictor of rehabilitation outcome. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was designed to overcome some of the limitations of established cognitive screening tools such as the Mini-Mental State Examination (MMSE). The purpose of this study is to evaluate the psychometric characteristics of the MoCA as a screening tool in a geriatric rehabilitation program and its ability to predict rehabilitation outcome. METHODS: Forty-seven geriatric rehabilitation program patients participated in the study. Assessments of each patient's functional (Functional Independence Measure) and cognitive status (MMSE and MoCA) were performed. Information on discharge destinations were obtained and rehabilitation efficacy and efficiency scores were calculated. RESULTS: Significant correlations were found between the MoCA and other cognitive status measures. Cognitive status at admission and successful rehabilitation were also associated. Defining rehabilitation success on the basis of relative functional efficacy (an indicator that includes the patient's potential for improvement), the sensitivity and specificity of the MoCA were 80% and 30% respectively. The attention subscale of the MoCA was also uniquely predictive of rehabilitation success. The attention subscale (cutoff 5/6) of the MoCA had a sensitivity of 40% and specificity of 90%, as did the MMSE. CONCLUSIONS: As a cognitive screening tool, the MoCA appears to have acceptable psychometric properties. Results suggest that the MoCA can have a considerable advantage over the MMSE in sensitivity and equivalence in specificity using both total and attention scale scores. The MoCA may be a more useful measure for detecting cognitive impairment and predicting rehabilitation outcome in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».