Detection and Differentiation of Frontotemporal Dementia and Related Disorders From Alzheimer Disease Using the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a cognitive screening tool used by practitioners worldwide. The efficacy of the MoCA for screening frontotemporal dementia (FTD) and related disorders is unknown. The objectives were: (1) to determine whether the MoCA detects cognitive impairment (CI) in FTD subjects; (2) to determine whether Alzheimer disease (AD) and FTD subtypes and related disorders can be parsed using the MoCA; and (3) describe longitudinal MoCA performance by subtype. We extracted demographic and testing data from a database of patients referred to a cognitive neurology clinic who met criteria for probable AD or FTD (N=192). Logistic regression was used to determine whether dementia subtypes were associated with overall scores, subscores, or combinations of subscores on the MoCA. Initial MoCA results demonstrated CI in the majority of FTD subjects (87%). FTD subjects (N=94) performed better than AD subjects (N=98) on the MoCA (mean scores: 18.1 vs. 16.3; P=0.02). Subscores parsed many, but not all subtypes. FTD subjects had a larger decline on the MoCA within 13 to 36 months than AD subjects (P=0.02). The results indicate that the MoCA is a useful tool to identify and track progression of CI in FTD. Further, the data informs future research on scoring models for the MoCA to enhance cognitive screening and detection of FTD patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».