A - 18Stability of MoCA Scores for Patients Seen in a Memory Disorders Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the rate of change in Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores over time among patients evaluated in a memory disorders clinic. Method: At each visit, a physician assigned the following diagnoses based on clinical evaluation; cognitively intact (CI); cognitive dysfunction- not neurodegenerative (CD); Mild cognitive impairment (MCI), Alzheimer’s disease (AD), and other dementia (FTD, DLB, PPA). Of 1632 patients included in this study, 470 patients completed 2 or more MoCA’s with same diagnosis over a 6-year period. Results: Of the 339 patients with 823 visits, 13 remained classified as cognitively intact, 41 as cognitive dysfunction (did not meet criteria for MCI), 180 MCI, 45 AD, and 60 classified as other dementia. Average age 68.0 (SD = 8.5) and 69% had more than 12 years of education. There were significant group differences in age and baseline MoCA score. The average time between MoCA completions was 390.6 days (SD = 273.7). Results of the mixed-effects linear regression model showed about 1 point/year change in patients with MCI (estimate = −0.95, P = 0.04) as well as patients in “other dementia” category (estimate = −1.08, P = 0.039) compared to those cognitively intact. Patients with AD declined 2.19 points/year compared to the cognitively intact (P < 0.001). Age and education were not significantly related to MoCA score. Conclusions: MoCA Total scores showed significant decline in older adults with cognitive impairment over a period of 1–4 years but not in the cognitively intact. Results provide clinically relevant information regarding expected change in MoCA scores over time.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».