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Enregistrement W2884232632 · doi:10.1080/14659891.2018.1497102

The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a cognitive screen in addiction health care: A validation study for clinical practice

2018· article· en· W2884232632 sur OpenAlexaboutno aff
Carolien J. W. H. Bruijnen, Mandy Jansen, Boukje A.G. Dijkstra, Serge J. W. Walvoort, Selma Lugtmeijer, Wiebren Markus, C.A.J. de Jong, Roy P. C. Kessels

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Use · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentNeurocognitiveCognitionAddictionNeuropsychologyPsychologySubstance abuseMedicinePsychiatryClinical psychologyCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The current study assessed the criterion validity of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a short cognitive screen for use in addiction health care. Method: Eighty-two patients were assessed with two parallel versions of the MoCA; at intake (baseline) and directly preceding an extensive neuropsychological assessment (NPA) approximately 8 weeks later (follow-up). Results: Of all included patients, 54.9% were classified as having substance-induced neurocognitive disorder. The most common primary substance of abuse was alcohol (70.7%). The criterion validity was determined predictively and concurrently, and sensitivities of .56 and .67 and specificities of .62 and .73 were found, respectively. Conclusion: While the MoCA is an adequate screen when administered at the same time as the NPA, the predictive validity of administering this cognitive screen at intake is limited. Furthermore, the relation between MoCA domain scores and the performance on their corresponding cognitive domain in the NPA is more reliable when the MoCA is administered at the same time as the NPA. While the MoCA can be used to screen for cognitive impairments in patients in addiction health care, the instrument’s sensitivity is not optimal, which should be taken into account when interpreting results.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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