Montreal Cognitive Assessment as a screening instrument for cognitive impairments in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment is one of the core features of schizophrenia. For its evaluation, current clinical practice relies on detailed neuropsychological batteries which require trained testers and considerable amount of time to administer. Therefore, a brief and reliable screening tool for identification of overall cognitive impairment prior to a detailed comprehensive neurocognitive assessment is needed in a busy clinical setting. This study evaluates the clinical utility of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in detecting cognitive impairments in schizophrenia and its relationship with functional outcome and demographic characters. METHODS: The MoCA, the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS), and the Brief UCSD Performance-based Skills Assessment (UPSA-B) were administered to 64 patients with schizophrenia. Mild and severe cognitive impairments were defined as BACS Z-score (calculated with the age and gender adjustments using previously published local norm data) of one or two standard deviations below the mean, respectively. RESULTS: The results showed that the MoCA was significantly correlated with BACS (r=.61, p<.001) and sensitive to detect both mild (AUC=0.82, p<.001) and severe (AUC=0.81, p<.001) cognitive impairments in schizophrenia. The MoCA was significantly correlated with UPSA-B score (r=.51, p<.001), and accounted for significant additional variance in UPSA-B score beyond the BACS. CONCLUSION: These findings indicate that MoCA is a useful bedside cognitive screening instrument for people with schizophrenia.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».