Montreal cognitive assessment for evaluating cognitive impairment in Huntington’s disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to systematically review evidence of the accuracy of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for evaluating the presence of cognitive impairment in patients with Huntington's disease (HD) and to outline the quality and quantity of research evidence available about the use of the MoCA in this population. METHODS: We conducted a systematic literature review, searching four databases from inception until April 2020. RESULTS: We identified 26 studies that met the inclusion criteria: two case-control studies comparing the MoCA to a battery of tests, three studies comparing MoCA to Mini-Mental State Examination, two studies estimating the prevalence of cognitive impairment in individuals with HD and 19 studies or clinical trials in which the MoCA was used as an instrument for the cognitive assessment of participants with HD. We found no cross-sectional studies in which participants received the index test (MoCA) and a reference standard diagnostic assessment composed of an extensive neuropsychological battery. The publication period ranged from 2010 to 2020. CONCLUSIONS: In patients with HD, the MoCA provides information about disturbances in general cognitive function. Even if the MoCA demonstrated good sensitivity and specificity when used at the recommended threshold score of 26, further cross-sectional studies are required to examine the optimum cutoff score for detecting cognitive impairments in patients with HD. Moreover, more studies are necessary to determine whether the MoCA adequately assesses cognitive status in individuals with HD.
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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 | 0,011 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».