Feasibility of using the MoCA to detect subtle cognitive decline in oldest of old
Notice bibliographique
Résumé
PROJECT SUMMARY: Pathophysiological processes that lead to Alzheimer’s disease (AD) likely begin many years before diagnosis, yet a clear biological and cognitive profile heralding these processes still remains elusive. Contributing to this unclear picture is the lack of a brief cognitive assessment tool that is sensitive, specific, and for which normative data exist for the most vulnerable age groups developing AD — the oldest old. Our work (presented in the Preliminary Results) and others’ suggest that early signs of dementia are being missed by the MMSE — the most widely used screen — resulting in delayed diagnosis and missed early treatment. Identifying eventual AD patients at the earliest stages of the disease is crucial in order to stave off the explosion of new cases expected with aging baby boomers. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a strong candidate for detecting early subtle signs of mild cognitive impairment (MCI). However, it is unknown how it performs in the oldest old individuals and against an accepted “gold standard” global cognitive assessment tool. Two aims will allow us to test the hypothesis that the MoCA is a sensitive instrument for detecting subtle cognitive decline in healthy, 80, 90, and 100 year olds. We will determine normative performance and cutoffs for these ages and determine how the MoCA performs against the DRS- 2, an established cognitive assessment tool used in research at ADCs. With these results, we propose to begin a new research program investigating whether combining biomarkers with sensitive behavioral measures can detect early cognitive decline in the preclinical stages of AD, a priority of the NIA. Our long- term goal is to better define the factors that best predict cognitive decline in biomarker-positive individuals in order to progress toward an accurate cognitive and biological profile of preclinical AD. Accomplishing the two aims will provide for the first time normative data on the MoCA for healthy community-dwelling oldest old individuals, an essential first step in detecting early signs of dementia by elderly patients’ primary care physicians. It will also move us toward a clearer picture of what healthy cognitive aging looks like. © Brian W. Leonard 2012
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».