Detecting Subtle Cognitive Impairment in Multiple Sclerosis with the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although cognitive deficits are frequent in multiple sclerosis (MS), screening for them with tools such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test is usually not performed unless there is a subjective complaint. The Multiple Sclerosis Neuropsychological Questionnaire (MSNQ) is among the instruments most commonly used to assess self-reported subjective complaints in MS. Nonetheless, it does not always accurately reflect cognitive status; many patients with cognitive deficits thus fail to receive appropriate referral for detailed neuropsychological evaluation. The objective of this study was to examine the validity of the MoCA test to detect the presence of objective cognitive deficits among patients with MS without subjective complaints using the Minimal Assessment of Cognitive Function in MS (MACFIMS) as the gold standard. METHODS: The sample included 98 patients who were recruited from a university hospital MS clinic. The MSNQ was used to select patients without subjective cognitive complaints who also completed the MACFIMS, MoCA test and MSQOL-54. RESULTS: 23.5% of patients without subjective cognitive complaints had evidence of objective cognitive impairment on the MACFIMS (z score < -1.5 on two or more tests). The MoCA had a sensitivity of 87% and a specificity of 68% for detecting objective cognitive impairment in this patient population using a cut-off score of 27. CONCLUSION: A significant proportion of patients without self-reported cognitive impairment do have evidence of cognitive deficits on more exhaustive cognitive assessment. The MoCA is a rapid screening test that could be used to target patients for whom a more detailed neuropsychological assessment would be recommended.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».