Defining and Validating a Short Form Montreal Cognitive Assessment (s-MoCA) for Use in Neurodegenerative Disease (S1.005)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».