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Enregistrement W2529142391 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.s1.005

Defining and Validating a Short Form Montreal Cognitive Assessment (s-MoCA) for Use in Neurodegenerative Disease (S1.005)

2016· article· en· W2529142391 sur OpenAlexaboutno aff
David R. Roalf, Tyler M. Moore, David A. Wolk, Steven E. Arnold, Dawn Mechanic‐Hamilton, Jacqueline Rick, Sushila Kabadi, Kosha Ruparel, Alice Chen‐Plotkin, Lana M. Chahine, Nabila Dahodwala, John E. Duda, Daniel Weintraub, Paul Moberg

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDiseaseCognitionMedicineNeurosciencePsychologyGerontologyCognitive impairmentPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To propose a clinically useful, short form of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) applicable to a broad range of neurological disorders. Background: Screening for cognitive deficits is essential in neurodegenerative disease. Screening tests, such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), are easily administered, correlated with neuropsychological performance, and demonstrate diagnostic utility. Yet, administration time is suboptimal in many clinical settings. Methods: Item response theory and computerized adaptive testing simulation were employed to establish an abbreviated MoCA in 1,850 well-characterized community-dwelling individuals with and without neurodegenerative disease (e.g. AD, MCI, PD, PD-MCI, etc.). Results: Eight MoCA items with high item discrimination and appropriate difficulty were identified for use in a short form (s-MoCA). The s-MoCA was highly correlated with the original MoCA (Pearson r=0.959 (95[percnt]CI: 0.956-0.962)), showed robust diagnostic classification, and cross-validation procedures substantiated these items. Conclusions: Early detection of cognitive impairment is an important clinical and public health concern. Yet, administration of screening measures is limited by time constraints in demanding clinical settings. Here, we provide a short form of the MoCA that is valid across neurological disorders and can be administered in approximately 5-minutes. Items selected for the s-MoCA span several neurocognitive domains, a direct reflection of the standard MoCA. Early detection of cognitive impairment is becoming an important clinical and public health concern. The benefits of early detection are immense, and include, but are not limited to: 1) the identification of clinical and daily functioning concerns (e.g. falls, driving); 2) providing patients and families an opportunity to plan ahead medically, financially and legally; 3) offering early screening once disease-modifying therapies for neurocognitive disease become available; and 4) reducing long-term health-care costs.

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)0,000
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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