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Enregistrement W2338363494 · doi:10.1093/arclin/acw002

Normative Data of the Montreal Cognitive Assessment in the Greek Population and Parkinsonian Dementia

2016· article· en· W2338363494 sur OpenAlexaboutno aff
Kostas Konstantopoulos, Paris Vogazianos, Triantafyllos Doskas

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychologyMontreal Cognitive AssessmentVerbal fluency testPopulationNeuropsychological testNormativeNeuropsychological assessmentNeuropsychologyDiscriminant validityMemory spanCognitionClinical psychologyCalifornia Verbal Learning TestPsychometricsAudiologyDevelopmental psychologyPsychiatryVerbal learningMedicineCognitive impairmentDiseasePathologyInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a brief cognitive instrument for the measurement of dementia. The aim of the present study is to provide normative data for the MoCA test in the Greek speaking population and to measure its validity in a clinical group of parkinsonian dementia participants. A total of 710 healthy Greek speaking participants and 19 parkinsonian dementia participants took part in the study. Both, the MoCA test and a neuropsychological test battery (digit span, semantic verbal fluency, phonemic verbal fluency, Color Trails Test) were administered to the normative and clinical samples. The test was found to correlate with all neuropsychological tests used in the test battery and it showed high discriminant validity (optimal screening cutoff point = 21, sensitivity = 0.82, specificity = 0.90) in the parkinsonian dementia participants. Further research is needed to use it in larger clinical samples and in different neurological diseases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations77
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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