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Enregistrement W3153019747 · doi:10.1177/08919887211002640

Evaluation of a Telephone Version for the Montreal Cognitive Assessment: Establishing a Cutoff for Normative Data From a Cross-Sectional Study

2021· article· en· W3153019747 sur OpenAlexafffundabout
Sivan Klil‐Drori, Natalie A. Phillips, Alita Fernandez, Shelley Solomon, Adi J. Klil‐Drori, Howard Chertkow

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Psychiatry and Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreMcGill UniversityConcordia UniversityBaycrest HospitalJewish General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentTelephone interviewCognitionDementiaGerontologyMedicineCross-sectional studyNormativePsychologyCognitive impairmentAudiologyPsychiatryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Compare a telephone version and full version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). METHODS: Cross-sectional analysis of a prospective study. A 20-point telephone version of MoCA (Tele-MoCA) was compared to the Full-MoCA and Mini Mental State Examination. RESULTS: Total of 140 participants enrolled. Mean scores for language were significantly lower with Tele-MoCA than with Full-MoCA (P = .003). Mean Tele-MoCA scores were significantly higher for participants with over 12 years of education (P < .001). Cutoff score of 17 for the Tele-MoCA yielded good specificity (82.2%) and negative predictive value (84.4%), while sensitivity was low (18.2%). CONCLUSIONS: Remote screening of cognition with a 20-point Tele-MoCA is as specific for defining normal cognition as the Full-MoCA. This study shows that telephone evaluation is adequate for virtual cognitive screening. Our sample did not allow accurate assessment of sensitivity for Tele-MoCA in detecting MCI or dementia. Further studies with representative populations are needed to establish sensitivity.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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