Validación de la versión española de la Escala Cognitiva de Montreal (MoCA) como herramienta de cribado de deterioro cognitivo asociado a la esclerosis múltiple
Notice bibliographique
Résumé
Las baterías neuropsicológicas empleadas tradicionalmente para el diagnóstico del deterioro cognitivo (DC) en la esclerosis múltiple son pruebas complejas que conllevan mucho tiempo. Se necesitan test más simples para detectar el DC en la práctica clínica diaria. Evaluar la validez diagnóstica y la fiabilidad de la escala Montreal Cognitive Assessment (MoCA) como herramienta de cribado de DC en la esclerosis múltiple frente a la Batería Neuropsicológica Breve. Se seleccionaron 52 pacientes (61,5% mujeres, edad media [desviación estándar] 41,7 [11,5] años). Se analizaron la fiabilidad (consistencia interna, interobservador y test-retest) y la validez de constructo (análisis factorial, coeficiente de correlación de Pearson y coeficiente de determinación) y de criterio (curva ROC, sensibilidad, especificidad, acuerdo global, valores predictivos positivo y negativo, cocientes de probabilidad positivo y negativo y nomograma de Fagan). La prevalencia de DC fue del 21,2% según la Batería Neuropsicológica Breve y del 25% según el MoCA. El MoCA mostró buena consistencia interna (alfa de Cronbach 0,822) y buena fiabilidad interobservador y test-retest (coeficiente de correlación intraclase de 0,80 y 0,96, respectivamente). El coeficiente de correlación entre la puntuación total de la Batería Neuropsicológica Breve y el MoCA fue de 0,82. El punto óptimo de corte en la curva ROC fue 25-26, con una sensibilidad del 91% y una especificidad del 93%. El MoCA es una herramienta de cribado válida y fiable para la detección de DC en pacientes con esclerosis múltiple. The neuropsychological batteries traditionally used for the assessment of cognitive impairment (CI) in patients with multiple sclerosis are complex tests requiring a long time to administer. Simpler tests are needed to detect cognitive impairment in daily clinical practice. We aimed to evaluate the diagnostic validity and reliability of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test as a screening tool for CI in patients with multiple sclerosis, as compared against the Brief Neuropsychological Battery. We recruited 52 patients with multiple sclerosis (61.5% women; mean age [standard deviation]: 41.7 [11.5] years). We analysed the reliability (internal consistency, interobserver reliability, and test-retest reliability), construct validity (factor analysis, Pearson correlation coefficient, and coefficient of determination), and criterion validity (ROC curve, sensitivity, specificity, total agreement, positive and negative predictive values, positive and negative likelihood ratios, and Fagan nomogram) of the MoCA test in this population. The prevalence of CI was 21.2% according to findings from the Brief Neuropsychological Battery, and 25% according to the MoCA test. The MoCA test showed good internal consistency (Cronbach alpha, 0.822) and interobserver and test-retest reliability (intraclass correlation coefficient 0.80 and 0.96, respectively). The correlation coefficient between total Brief Neuropsychological Battery and MoCA test scores was 0.82. The optimal cut-off point on the ROC curve was 25-26, yielding 91% sensitivity and 93% specificity. The MoCA test is a valid and reliable tool for screening for CI in patients with multiple sclerosis.
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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».