VALIDATION OF THE FINNISH VERSION OF THE MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT TEST1
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the clinical utility of the Finnish version of the MoCA test for screening Alzheimer’s disease and MCI. The purpose was to examine the ability (sensitivity and specificity) of the MoCA to distinguish patients with AD and MCI from cognitively normal controls. The study population consists of three participant groups: patients with AD (n=25), patients meeting the criteria for MCI (n=18), and cognitively normal controls (NC) (n=39). The AD group consists of subjects with very mild (CDR= 0.5, n=12), mild (CDR=1, n=12), and moderate (CDR=2, n=1) dementia, and they were given a diagnosis of dementia by using the revised NINCDS-ARDRA criteria. The normal control group (NC) consists of 39 cognitively normal volunteer participants. The three study groups differed from each other in terms of sex, age, and level of education. The NCs were younger than the subjects with AD (t [37,374] = 3.265, p = 0.002) and MCI (t [30,800] = 4.306, p = < 0.001). The NCs were also better-educated than the patients with AD (t [54,975] = -3.419, p = 0.001) and MCI (t [40,782] = -3.008, p = 0.004). The sensitivity and specificity of the MoCA in detecting AD and MCI was done according to various cutoff points. With a cutoff score of 26, the MoCA had a sensitivity of 100% to detect subjects with AD and a sensitivity of 100% to detect subjects with MCI. The specificity was 79.5%. With a cutoff score of 24, which was the best threshold in the present study, the MoCA not only had a high sensitivity to detect subjects with AD (96%) and MCI (89%) but also delivered a high specificity (97%). The MoCA has a high sensitivity and specificity to detect subjects with AD and MCI with a cutoff score of 24/30. The Finnish version of the MoCA is a feasible screening instrument for assessing cognitive decline. According to our study, the optimal cutoff score of the MoCA is 24/30.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».