MACE versus MoCA: equivalence or superiority? Pragmatic diagnostic test accuracy study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Mini-Addenbrooke's Cognitive Examination (MACE) is a new brief cognitive screening instrument for dementia and mild cognitive impairment (MCI). Historical data suggest that MACE may be comparable to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a well-established cognitive screening instrument, in secondary care settings, but no head-to-head study has been reported hitherto. METHODS: A pragmatic diagnostic accuracy study of MACE and MoCA was undertaken in consecutive patients referred over the course of one year to a neurology-led Cognitive Function Clinic, comparing their performance for the diagnosis of dementia and MCI using various test metrics. RESULTS: In a cohort of 260 patients with dementia and MCI prevalence of 17% and 29%, respectively, both MACE and MoCA were quick and easy to use and acceptable to patients. Both tests had high sensitivity (>0.9) and large effect sizes (Cohen's d) for diagnosis of both dementia and MCI but low specificity and positive predictive values. Area under the receiver operating characteristic curve was excellent for dementia diagnosis (both >0.9) but less good for MCI (MoCA good and MACE fair). In contrast, weighted comparison suggested test equivalence for dementia diagnosis but with a slight net benefit for MACE for MCI diagnosis. CONCLUSIONS: MACE is an acceptable and accurate test for the assessment of cognitive problems, with performance comparable to MoCA. MACE appears to be a viable alternative to MoCA for testing patients with cognitive complaints in a secondary care setting.
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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 | 0,277 | 0,521 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».