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Enregistrement W2783843549 · doi:10.1097/wad.0000000000000240

The MoCA-Memory Index Score

2018· article· en· W2783843549 sur OpenAlexaboutno aff
Antarpreet Kaur, Steven D. Edland, Guerry M. Peavy

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthUniversity of Washington
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentRecallReceiver operating characteristicAudiologyParagraphMedicineLogistic regressionPsychologyCognitive impairmentCognitionCognitive psychologyInternal medicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare ability of 2 measures of delayed memory (word list, story paragraph) to discriminate Normal Control (NC) subjects from those with amnestic mild cognitive impairment (aMCI). METHODS: Demographic, neuropsychological, and diagnostic data contributed by 34 Alzheimer's Disease Centers to the National Alzheimer's Coordinating Center characterized 2717 individuals with a diagnosis of either NC (n=2205) or aMCI (n=512). The Montreal Cognitive Assessment-Memory Index Score (MoCA-MIS) assessed delayed word recall, and the Craft Story 21, delayed story recall. Logistic regression and receiver operator characteristic curves controlling for age, sex, and education assessed the ability of each test to differentiate NCs from subjects with aMCI. RESULTS: The MoCA-MIS had significantly better sensitivity and specificity (area under the receiver operator characteristic curve 0.83 vs. 0.80, P=0.004). At sensitivity 80%, the specificity of the MoCA-MIS was 69.1%, compared with 62.8% for the Craft Story. CONCLUSIONS: These data suggest that the MoCA-MIS, a recall score from items within the MoCA, is better at discriminating NCs from subjects with aMCI than the Craft Story. Word recall may be an efficient alternative to paragraph recall for diagnostic screening within clinical practice and research settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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