[Validation of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening tool for mild cognitive impairment in the population of Buenos Aires, Argentina].
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test is a brief tool for neuropsychological assessment. OBJECTIVE: to validate the MoCAin the population of Buenos Aires, Argentina, to allow for the use of the test for the detection of Mild Cognitive Impairment (MCI). METHODS: The sample consisted of 269 adults over 60 years old and of schooling of more than 6 years (healthy adults n = 115 and MCIn = 154). Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to establish the relationship between the diagnoses of the patients and the scores obtained at MoCA. The optimal cut-off points were selected, and the positive and negative predictive value were calculated for them. RESULTS: The area under the curve (AUC) was 0,741 (p <0001, 95% CI:.682 -.800) for the MMSE and 0.810 (p <0001, 95% CI:.759 -. 861) for the MoCA test. The cut point suggested using the MoCA test is 26 points, which throws .727 of sensitivity and a specificity of. 748. CONCLUSION: The MoCA test is a useful test for clinical consultation. Its brevity and simplicity place it as an interesting instrument for neuropsychological screening in the Argentinian population.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».