MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT (HEARING IMPAIRED) (GERMAN VERSION) IN GERIATRIC COGNITIVE SCREENING
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive screening is a crucial part of the geriatric assessment. Up to now all current test rely on the subjects ability to follow auditory verbal instructions and therefore present a major pit-fall in the assessment of senior patients with a hearing loss leading to a probable false negative test result due to misunderstanding of the oral commands and requirements. Our objective was to adapt the “Development of a Cognitive Screening Test for the Severely Hearing Impaired” by Chung J, Shipp D, Friesen L, Black S, Masellis M, Lin V for the German language and to introduce it as a standard cognitive screening in our geriatric assessment. Method: Subjects were recruited from our geriatric clinic. All volunteers first underwent a battery of cognitive screening tools (MMSE, clock completion test)in a standard environment and a hearing assessment (MAT). After that all wereadministered the MoCA-HI. 50 normal hearing and 100 hearing impaired(>40 dB(A)) subjects were tested. As an additional cognitive test the CERAD test battery was performed on all subjects in a hearing adjusted environment. Results: There was a significant correlation between the test results of the MoCA-HI and the CERAD plus battery were as the normal cognitive test showed an inclination towards lower scores in the hearing impaired subjects. The MoCA-HI was introduced to our geriatic clinic as our standard cognitive screening test. Conclusion: The MoCA-HI should be used in cognitive screening in geriatric patients to avoid false negative scores due to hearing impairment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».