Clinical value of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in patients suspected of cognitive impairment in old age psychiatry. Using the MoCA for triaging to a memory clinic
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Diagnostic pathways are limited. A validated instrument that can triage patients when they are suspected of mild dementia (MD) is necessary to optimise referrals.Method: The MoCA is validated for identifying MD and mild cognitive impairment (MCI) in a cohort of patients suspected of cognitive impairment (CI) after initial assessment in old age psychiatry. The reference standard was the consensus-based diagnoses for MD and MCI, adhering to the international criteria and using suspected patients, but without CI as comparisons (NoCI).Results: The mean MoCA scores differ significantly between the groups: 24(SE: .59) in NoCI, 21(SE: .31) in MCI and 16,7(SE: .45) in MD (p < .05). The AUC of MD against non-demented (MCI + NoCI) was 0.83(95%CI: 0.78–0.88) resulting in 90% sensitivity, 65% specificity, 50%PPV and 94%NPV at a “best” cutoff of <21 according the Youden index and respectively 0.77(95%CI: 0.69–0.85), 56%, 73%, 90%, 28% for CI (MD + MCI) against NoCI at <21.Conclusion: 90% of individuals with a MoCA of <21 will have CI (MD + MCI), while 94% with a MoCA of ≥21 will not have dementia. The MoCA can reduce referrals substantially (50%) by selecting who don’t need further work up in a memory clinic, even if they were suspected of CI after initial assessment.
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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».