Cut-off points of the Portuguese version of the Montreal Cognitive Assessment for cognitive evaluation in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The Movement Disorder Society has published some recommendations for dementia diagnosis in Parkinson disease (PD), proposing the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) as a cognitive screening tool in these patients. However, few studies have been conducted assessing the Portuguese version of this test in Brazil (MOCA-BR). OBJECTIVE: the aim of the present study was to define the cut-off points of the MOCA-BR scale for diagnosing Mild Cognitive Impairment (PD-MCI) and Dementia (PD-D) in patients with PD. METHODS: this was a cross-sectional, analytic field study based on a quantitative approach. Patients were selected after a consecutive assessment by a neurologist, after an extensive cognitive evaluation, and were classified as having normal cognition (PD-N), PD-MCI or PD-D. The MOCA-BR was then applied and 89 patients selected. RESULTS: on the cognitive assessment, 30.3% were PD-N, 41.6% PD-MCI and 28.1% PD-D. The cut-off score on the MOCA-Br to distinguish PD-N from PD-D was 22.50 (95% CI 0.748-0.943) for sensitivity of 85.5% and specificity of 71.1%. The cut-off for distinguishing PD-D from MCI was 17.50 (95% CI 0.758-0.951) for sensitivity of 81.6% and specificity of 76%.
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 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) | 0,000 | 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 ».