The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Multiple Sclerosis: Relation to Clinical Features
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is quickly becoming the most common clinical screen for cognitive impairment. Cognitive impairment is a frequent symptom of multiple sclerosis (MS) and can be difficult to detect in routine evaluation. Although specific screening measures have been studied and established for use in MS, MS cognitive screening tools may not be implemented in a general neurology setting. Method: The present study sought to characterize the use of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) a brief measure employed in general neurologic practice for the detection of cognitive impairment in MS. The MoCA, along with other clinical measures, was administered to consecutively-recruited outpatients diagnosed with MS (N=259) to describe the findings and determine the frequency of detection of impairment. A subgroup (n=28) was also administered the oral version of the Symbol Digit Modalities Test (SDMT) as a measure of information processing speed. Results: Participants' mean age was 45.8 ± 13.3 years and were diagnosed with relapsing-remitting MS (66%), secondary-progressive MS (18%), primary progressive MS (10%), clinically isolated syndrome (6%) or radiologically isolated syndrome (<1%). Median EDSS score was 2.5. A total of 41% of the sample scored in the impaired MoCA range (cutoff score of 26) with a mean of 25.86 ±2.92 points. EDSS was the clinical variable that most strongly predicted MoCA score. The combined SDMT and MoCA score led to the strongest prediction of EDSS score. Conclusion: In an outpatient setting where MS-specific cognitive screening is not implemented, the MoCA can be a helpful to identify those MS patients who warrant full neuropsychological evaluation.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».