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Enregistrement W2902004395 · doi:10.1159/000494489

Validation of the Czech Montreal Cognitive Assessment for Mild Cognitive Impairment due to Alzheimer Disease and Czech Norms in 1,552 Elderly Persons

2018· article· en· W2902004395 sur OpenAlexaboutno aff
Aleš Bartoš, Dan Fayette

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésCzechMontreal Cognitive AssessmentCognitionPsychologyDementiaCognitive impairmentAlzheimer's diseaseDiseaseCognitive disorderDegenerative diseaseGerontologyPsychiatryCentral nervous system diseaseMedicineNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Czech version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-CZ) and delayed recall of 5 words have not been validated in patients with mild cognitive impairment (MCI) due to Alzheimer disease (AD) and compared to norms of a large population. METHOD: The MoCA-CZ was administered to 1,600 elderly individuals in 2 groups consisting of 48 patients with MCI due to AD (AD-MCI) and 1,552 normal elderly adults. RESULTS: MoCA-CZ scores were significantly lower in the AD-MCI patients than in the normal elderly (21 ± 4 vs. 26 ± 3 points; p = 0.03). Under the recommended cutoff score of ≤25, the MoCA-CZ demonstrated an excellent sensitivity of 94% but a low specificity of 62%. When the score was reduced to ≤24, the MoCA-CZ showed an optimal sensitivity of 87% for AD-MCI and a specificity of 72%. Normal elderly persons should recall at least 2 words after delay (sensitivity 80%, specificity 74%). Several cutoff points were derived from normative data stratified by age and education. CONCLUSIONS: The cutoff for AD-MCI and stratified norms are available for the MoCA total score and delayed recall of the Czech version. The cut-off scores of the MoCA-CZ, sensitivity, and specificity are lower than in the original study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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