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Enregistrement W3111062101 · doi:10.1002/alz.046780

A comparison of the Montreal Cognitive Assessment and standard cognitive measures in the National Alzheimer’s Coordinating Center and Knight Alzheimer’s Disease Research Center cohorts

2020· article· en· W3111062101 sur OpenAlexaboutno aff
Megan LaRose, Andrew J. Aschenbrenner, Tammie L.S. Benzinger, Brian A. Gordon, Carlos Cruchaga, John C. Morris, Jason Hassenstab

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentReceiver operating characteristicBiomarkerDementiaCohortMedicineCognitionInternal medicineGerontologyClinical Dementia RatingPsychologyApolipoprotein EDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) could be described as a “sampling” of more comprehensive cognitive measures. We investigated the utility of the MoCA in predicting disease progression in the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) sample in comparison to standard comprehensive cognitive measures collected in the NACC Uniform Dataset 3 (UDS 3). In addition, using the imaging biomarker‐rich cohorts at the Knight Alzheimer Disease Research Center (ADRC), we compared the sensitivity of the MoCA and UDS 3 measures to APOE 4 status, amyloid PET, tau PET, and structural MRI. Method Analysis One: In cognitively normal older adults from the NACC cohort (n=6,273, 2.3 +/‐ 0.9 years follow‐up), survival and receiver operating characteristic (ROC) analyses compared the MoCA and UDS 3 measures on their ability to classify disease progression, defined as change in Clinical Dementia Rating (CDR) status from 0 to >0. Analysis Two: In Knight ADRC participants (n = 445), regression models compared the sensitivity of the MoCA and standard cognitive measures to AD biomarkers in all participants and separately in CDR 0s. Result Disease progression analyses in the NACC sample resulted in an area under the curve (AUC) estimate for the MoCA of 0.69 for the total score and 0.55‐0.73 for domain scores. For the UDS 3 measures, AUCs ranged from 0.57‐0.73. A cognitive composite similar to a “PACC” yielded an AUC of 0.71. Sensitivity to AD biomarkers including amyloid PET, tau PET, cortical thickness, and APOE 4 status was similar for both the MoCA and UDS 3 measures (all p’s < 0.001). Analyses of CDR 0 participants produced small but significant relationships only with tau PET and cortical thickness (p’s 0.01 – 0.02) for both MoCA and UDS 3 tests. Conclusion Neither the MoCA nor UDS 3 cognitive measures demonstrated adequate classification of disease progression. Correlations with biomarkers suggests that the MoCA is capable of tracking pathological indicators of AD in individuals with symptomatic disease. However, in cognitively normal participants, both the MoCA and UDS 3 measures were weakly correlated with indicators of neurodegeneration. More sensitive measures or improved assessment methodology is required to reliably detect AD pathology prior to clinical diagnosis.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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