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Enregistrement W2394402440

Diagnostic value of Montreal Cognitive Assessment in mild cognitive impairment

2012· article· en· W2394402440 sur OpenAlexaboutno aff
Ming Xiu

Notice bibliographique

RevueJournal of Jilin University · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMeta-analysisLikelihood ratios in diagnostic testingMedicineCognitive impairmentInternal medicineGold standard (test)Disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the diagnostic value of the Montreal Cognitive Assessment(MoCA) in mild cognitive impairment(MCI) by using 25/26 cut-off value with Meta-analysis.Methods PubMed,Medline,VIP,CNKI and WANFANG databases(from January 1 2006 to December 31 2011) were searched to collect studies which evaluated the diagnostic value of MoCA in MCI.The statistical information and quality of science were assessed and classified.The data was analyzed using Meta-Disc1.4 software.The diagnostic value of MoCA in MCI was evaluated by the pooled sensitivity,specificity,and the likelihood ratio.Results Thirteen literatures were collected including 2 in English and 11 in Chinese,and 9 684 subjects were included in the review which were grouped with 6 859 MCI patients and 2 825 cognitive normal individuals,all diagnosed by gold standard.Heterogeneity test showed that the heterogeneity was existed among the study.By using random effects models to analyze the data,the value of the weighted sensitivity was 0.98(95% CI:0.97-0.98),the specificity was 0.55(95% CI:0.53-0.57),the positive likelihood ratio was 3.67(95% CI:2.67-5.05),and the negative likelihood ratio was 0.08(95% CI:0.03-0.18).Conclusion The diagnostic ability of MoCA is good.High sensitivity and low specificity are found by using 25/26 as cut-off value.MoCA could be used as a screening test for MCI screening in Chinese population.Considering its low specificity,more detailed researches should be performed to localize this tool,and focus on its cut-off value establishment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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