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Enregistrement W2355033427 · doi:10.4172/2376-0389.1000135

The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Multiple Sclerosis: Relation to Clinical Features

2015· article· en· W2355033427 sur OpenAlexaboutno aff
Leigh Charvet

Notice bibliographique

RevueJournal of Multiple Sclerosis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineMultiple sclerosisCognitionCognitive impairmentRelation (database)PsychiatryData miningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,014
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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