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Enregistrement W2809146755 · doi:10.1177/1073191118778896

Determining a Short Form Montreal Cognitive Assessment (s-MoCA) Czech Version: Validity in Mild Cognitive Impairment Parkinson’s Disease and Cross-Cultural Comparison

2018· article· en· W2809146755 sur OpenAlexaboutno aff
Ondřej Bezdíček, Markéta Červenková, Tyler M. Moore, Hana Georgi, Zdeněk Šulc, David A. Wolk, Daniel Weintraub, Paul J. Moberg, Robert Jech, Miloslav Kopeček, David R. Roalf

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institute on Aging
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentPsychologyCognitionCognitive impairmentParkinson's diseaseCzechAudiologyPsychiatryDiseaseMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is one of the most common screening instruments for mild cognitive impairment. However, the standard MoCA is approximately two times longer to administer than the Mini-Mental State Examination. A total of 699 Czech and 175 American participants received the standard MoCA Czech and English versions and in the clinical part, a sample of 102 nondemented patients with Parkinson’s disease (PD). We created a validated Czech short version (s-MoCA-CZ) from the original using item response theory. As expected, s-MoCA-CZ scores were highly correlated with the standard version (Pearson r = .94, p < .001). s-MoCA-CZ also had 80% classification accuracy in the differentiation of PD mild cognitive impairment from PD without impairment. The s-MoCA-CZ, a brief screening tool, is shorter to administer than the standard MoCA. It provides high-classification accuracy for PD mild cognitive impairment and is equivalent to that of the standard MoCA-CZ.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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