The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A Brief Screening Tool For Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a 10-minute cognitive screening tool (Montreal Cognitive Assessment, MoCA) to assist first-line physicians in detection of mild cognitive impairment (MCI), a clinical state that often progresses to dementia. DESIGN: Validation study. SETTING: A community clinic and an academic center. PARTICIPANTS: Ninety-four patients meeting MCI clinical criteria supported by psychometric measures, 93 patients with mild Alzheimer's disease (AD) (Mini-Mental State Examination (MMSE) score > or =17), and 90 healthy elderly controls (NC). MEASUREMENTS: The MoCA and MMSE were administered to all participants, and sensitivity and specificity of both measures were assessed for detection of MCI and mild AD. RESULTS: Using a cutoff score 26, the MMSE had a sensitivity of 18% to detect MCI, whereas the MoCA detected 90% of MCI subjects. In the mild AD group, the MMSE had a sensitivity of 78%, whereas the MoCA detected 100%. Specificity was excellent for both MMSE and MoCA (100% and 87%, respectively). CONCLUSION: MCI as an entity is evolving and somewhat controversial. The MoCA is a brief cognitive screening tool with high sensitivity and specificity for detecting MCI as currently conceptualized in patients performing in the normal range on the MMSE.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».