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Enregistrement W4206222011 · doi:10.1002/alz.057817

MoCA Test: Validation of a five‐minute telephone version

2021· article· en· W4206222011 sur OpenAlexaff
Ziad Nasreddine

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensGreenfield Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTelephone interviewTest (biology)Physical therapyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance This study validates the use of a telephone version of the MoCA Test, which helps health professionals assess patients remotely. Objectives This is a validation study for a 5 minute telephone version of the MoCA. Study design The subjects’ performances were compared to results obtained from the full version of the MoCA test, at an average of 50.8 days, prior to having completed the 5 Min Telephone MoCA. Participants 84 consecutive subjects were approached to participate in the study. Subjects had to be over 50, male or female, an education level of 6 years. Settings Subjects were recruited in a memory clinic setting. Outcomes and Measures Correct classification and correlation between the Telephone MoCA and full MoCA was evaluated, with area under the curve (AUC) analysis, and Pearson Coefficient respectively. Results 81 subjects were recruited, and 3 subjects declined participation. The average age of the subjects was 69 (Range 47‐92) with a sex distribution of 42 females and 41 males. The average education level for the subjects was 12.6 years. The 5 Min Telephone MoCA results correlated well with the full version of the MoCA, with an area under the curve of 0.864 and a strong Pearson Coefficient of 0.74. Conclusion and Relevance The 5 Min Telephone MoCA is feasible, practical, and reliable, when compared to the full, in‐clinic, MoCA. Clinicians are already familiar with the use of the full MoCA Test, and this new 5 min telephone version, can help them reliably assess patients who cannot make to an in clinic evaluation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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