P3‐097: SHORTENED VERSIONS OF MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT (MOCA) ARE FEASIBLE FOR SCREENING OF MILD COGNITIVE IMPAIRMENT AND DEMENTIA: A SYSTEMATIC REVIEW AND META‐ANALYSIS OF 33 CROSS‐SECTIONAL STUDIES
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a cognitive screening test for the detection of cognitive impairment. The questions of MoCA cover multiple cognitive domains, but the interview with MoCA takes administration time from healthcare professionals. The objective of this study is to investigate the screening performance of different domains and possible shortened versions of MoCA. This study is a systematic review and meta-analysis. Cross-sectional studies using MoCA to assess cognitive impairment among patients with MCI or dementia were identified from OVID databases until Oct 2018. The questions from MoCA were categorized into seven domains, including memory, visuospatial abilities, language, attention, orientation, abstraction, and naming. The outcomes of this study were the changes in scores for the cognitive questions of MoCA between the patients with MCI or dementia and those with normal cognition. Standardized mean difference (SMD) with 95% confidence interval (95% CI) was used. SMDs were combined with meta-analysis. Risk of bias and quality of included studies were assessed. Subgroup analyses were conducted for different types of cognitive impairment. A total of 33 studies with 4,528 participants were included. The questions on memory and visuospatial abilities were more sensitive to detect MCI (SMD = −1.29, 95% CI = −1.47 to −1.11, and SMD = −1.14, 95% CI = −1.35 to −0.93, respectively), while the questions on naming was less sensitive (SMD = −0.33, 95% CI = −0.48 to -0.18). A shortened version of MoCA without questions on naming showed an identical diagnostic performance with full-MoCA in the detection of MCI (SMD = −2.22, 95% CI = −2.47 to −1.98, and SMD = −2.22, 95% CI = −2.47 to −1.97, respectively). Similar results were found in the detection of dementia. In subgroup analysis, the questions on orientation was more important to detect Alzheimer's disease.
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 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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».