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Enregistrement W3027713440 · doi:10.1017/s135561772000048x

Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Performance and Domain-Specific Index Scores in Amnestic <i>Versus</i> Aphasic Dementia

2020· article· en· W3027713440 sur OpenAlexaboutno aff
Jessica L. Wood, Sandra Weıntraub, Christina Coventry, Jiahui Xu, Hui Zhang, Emily Rogalskı, Marek-Marsel Mesulam, Tamar Gefen

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute on Aging
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaLogistic regressionAudiologyCognitionPsychologyMedicineInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a popular and simple-to-administer screening instrument to detect cognitive impairment. The MoCA generates a total score and six domain-specific index scores: (1) Memory, (2) Executive Functioning, (3) Attention, (4) Language, (5) Visuospatial, and (6) Orientation. It is unclear whether these MoCA scores can differentiate between distinct clinical dementia syndromes. This study compared MoCA Index scores between amnestic dementia of the Alzheimer's type (DAT) and primary progressive aphasia (PPA), a language-based dementia. METHOD: Baseline MoCA data were analyzed from 33 DAT, 37 PPA, and 83 cognitively normal individuals enrolled in the Clinical Core of the Northwestern Alzheimer's Disease Center. A one-way analysis of covariance adjusted for age was used to compare MoCA scores among groups. A logistic regression model was implemented to observe individual likelihood of group affiliation based on MoCA Index scores. RESULTS: The mean MoCA total score was significantly higher in controls compared to both patient groups (p < .001) but did not differ between DAT and PPA groups. However, in accordance with salient clinical features commonly observed in DAT versus PPA, Memory and Orientation Index scores were lowest in the DAT group (p < .001), whereas Language and Attention Index scores were lowest in the PPA group (p < .001). Multivariate logistic regression analysis showed that the individual effects of Memory (p = .001), Language (p = .002), and Orientation (p = .025) Indices were significant. CONCLUSIONS: MoCA Index scores can help differentiate among distinct cognitive syndromes, suggesting it may be a useful brief screening tool to detect domain-specific cognitive impairment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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