The Montreal Cognitive Assessment: Validity and Utility in a Memory Clinic Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To prospectively validate the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in a UK memory clinic. METHOD: We administered the MoCA and Mini-Mental State Examination (MMSE) to 32 subjects fulfilling diagnostic criteria for dementia, to 23 subjects fulfilling diagnostic criteria for mild cognitive impairment (MCI), and to 12 memory clinic comparison subjects, at baseline and then at 6-month follow-up. Clinical diagnoses for dementia and MCI were made according to ICD-10 and Petersen criteria. The sensitivity and specificity of both measures were assessed for detection of MCI and dementia. RESULTS: With a cut-off score of 26, the MMSE had a sensitivity of 17% to detect subjects with MCI, whereas the MoCA detected 83%. The MMSE had a sensitivity of 25% to detect subjects with dementia, whereas the MoCA detected 94%. Specificity for the MMSE was 100%, and specificity for the MoCA was 50%. Of subjects with MCI, 35% developed dementia within 6 months, and all scored less than 26 points on the MoCA at baseline. CONCLUSIONS: The MoCA is a useful brief screening tool for the detection of mild dementia or MCI in subjects scoring over 25 points on the MMSE. In patients already diagnosed with MCI, the MoCA helps identify those at risk of developing dementia at 6-month follow-up.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».