Screening for Mild Cognitive Impairment: Comparison of “MCI Specific” Screening Instruments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sensitive and specific instruments are required to screen for cognitive impairment (CI) in busy clinical practice. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is widely validated but few studies compare it to tests designed specifically to detect mild cognitive impairment (MCI). OBJECTIVE: Comparison of two "MCI specific" screens: the Quick Mild Cognitive Impairment screen (Qmci) and MoCA. METHODS: Patients with subjective memory complaints (SMC; n = 73), MCI (n = 103), or dementia (n = 274), were referred to a university hospital memory clinic and underwent comprehensive assessment. Caregivers, without cognitive symptoms, were recruited as normal controls (n = 101). RESULTS: The Qmci was more accurate than the MoCA in differentiating MCI from controls, area under the curve (AUC) of 0.90 versus 0.80, p = 0.009. The Qmci had greater (AUC 0.81), albeit non-significant, accuracy than the MoCA (AUC 0.73) in separating MCI from SMC, p = 0.09. At its recommended cut-off (<62/100), the Qmci had a sensitivity of 90% and specificity of 87% for CI (MCI/dementia). Raising the cut-off to <65 optimized sensitivity (94%), reducing specificity (80%). At <26/30 the MoCA had better sensitivity (96%) but poor specificity (58%). A MoCA cut-off of <24 provided the optimal balance. Median Qmci administration time was 4.5 (±1.3) minutes compared with 9.5 (±2.8) for the MoCA. CONCLUSIONS: Although both tests distinguish MCI from dementia, the Qmci is particularly accurate in separating MCI from normal cognition and has shorter administration times, suggesting it is more useful in busy hospital clinics. This study reaffirms the high sensitivity of the MoCA but suggests a lower cut-off (<24) in this setting.
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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 | 0,019 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».