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Enregistrement W2171788418 · doi:10.1017/s1041610212001068

The Montreal Cognitive Assessment is superior to the Mini–Mental State Examination in detecting patients at higher risk of dementia

2012· article· en· W2171788418 sur OpenAlexaboutno aff
YanHong Dong, Wah Yean Lee, Nur Adilah Basri, Simon L. Collinson, Reshma Aziz Merchant, Narayanaswamy Venketasubramanian, Christopher Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaReceiver operating characteristicMedicineCognitive impairmentInternal medicineMemory clinicCognitionMini–Mental State ExaminationNeuropsychologyAudiologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To examine the discriminant validity of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-Mental State Examination (MMSE) in detecting patients with cognitive impairment at higher risk for dementia at a memory clinic setting. METHODS: Memory clinic patients were administered the MoCA, MMSE, and a comprehensive formal neuropsychological battery. Mild cognitive impairment (MCI) subtypes were dichotomized into two groups: single domain-MCI (sd-MCI) and multiple domain-MCI (md-MCI). Area under the receiver operating characteristic curve (ROC) analysis was used to compare the discriminatory ability of the MoCA and the MMSE. RESULTS: Two hundred thirty patients were recruited, of which 136 (59.1%) were diagnosed with dementia, 61 (26.5%) with MCI, and 33 (14.3%) with no cognitive impairment (NCI). The majority of MCI patients had md-MCI (n = 36, 59%). The MoCA had significantly larger AUCs than the MMSE in discriminating md-MCI from the lower risk group for incident dementia (NCI and sd-MCI) [MoCA 0.92 (95% CI, 0.86-0.98) vs. MMSE 0.84 (95% CI, 0.75-0.92), p = 0.02). At their optimal cut-off points, the MoCA (19/20) remained superior to the MMSE (23/24) in detecting md-MCI [sensitivity: 0.83 vs. 0.72; specificity: 0.86 vs. 0.83; PPV: 0.79 vs. 0.72; NPV: 0.89 vs. 0.83; correctly classified: 85.1% vs. 78.7%]. CONCLUSION: The MoCA is superior to the MMSE in the detection of patients with cognitive impairment at higher risk for incident dementia at a memory clinic setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations209
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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