A-233 Incremental Utility of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Memory Index Score (MIS) for Detection of Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the incremental utility of the optional MoCA Memory Index Score (MIS) for detection of cognitive impairment. Method This cross-sectional study utilized data collected from a mixed clinical sample of 153 veterans referred for clinical neuropsychological evaluations at a VA hospital. The sample was 87% male (n = 133), with an average age of 63.23 years (range 20–91) and average education level of 13.6 years (range 6–20). All participants completed the MoCA, including the MIS items. Participants meeting criteria for mild (n = 66) or major neurocognitive disorder (n = 24) were classified as cognitively impaired (CI). Sixty-three participants who did not meet criteria for a neurocognitive disorder were classified as having no cognitive impairment (NCI). Chi square analysis and logistic regression were utilized to determine the sensitivity of the MoCA total score for detection of cognitive impairment, and to determine whether the MIS significantly improved classification accuracy. Results The MoCA total score was a significant predictor of cognitive impairment status (X2 = 40.92, p < .001), with 73% sensitivity, 67% specificity, and 71% classification accuracy. When the MIS was added, the model retained significance (X2 = 41.13, p < .001), but overall sensitivity, specificity, and classification accuracy were unchanged; MIS was not a significant predictor in the combined model. Conclusions The optional MIS score did not significantly improve the sensitivity of the MoCA for detection of cognitive impairment.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».