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Enregistrement W2899466965 · doi:10.1186/s12877-018-0951-8

Montreal cognitive assessment reflects cognitive reserve

2018· article· en· W2899466965 sur OpenAlexaboutno aff
Jae Myeong Kang, Young-Sung Cho, Soowon Park, Byung Ho Lee, Bo Kyung Sohn, Chi-Hyun Choi, Jeong-Seok Choi, Hee Yeon Jeong, Seong‐Jin Cho, Jae Hong Lee, Jun‐Young Lee

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineCognitionCognitive impairmentInternal medicineGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is known to have discriminative power for patients with Mild Cognitive Impairment (MCI). Recently Cognitive Reserve (CR) has been introduced as a factor that compensates cognitive decline. We aimed to assess whether the MoCA reflects CR. Furthermore, we assessed whether there were any differences in the efficacy between the MoCA and the Mini-Mental State Examination (MMSE) in reflecting CR. METHODS: MoCA, MMSE, and the Cognitive Reserve Index questionnaire (CRIq) were administered to 221 healthy participants. Normative data and associated factors of the MoCA were identified. Correlation and regression analyses of the MoCA, MMSE and CRIq scores were performed, and the MoCA score was compared with the MMSE score to evaluate the degree to which the MoCA reflected CR. RESULTS: The MoCA reflected total CRIq score (CRI; B = 0.076, P < 0.001), CRI-Education (B = 0.066, P < 0.001), and CRI-Working activity (B = 0.025, P = 0.042), while MMSE reflected total CRI (B = 0.044, P < 0.001) and CRI-Education (B = 0.049, P < 0.001) only. The MoCA differed from the MMSE in the reflection of total CRI (Z = 2.30). CONCLUSION: In this study, we show that the MoCA score reflects CR more sensitively than the MMSE score. Therefore, we suggest that MoCA can be used to assess CR and early cognitive decline.

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)0,008
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations153
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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