Montreal Cognitive Assessment — Single Cutoff Achieves Screening Purpose
Notice bibliographique
Résumé
Pui Yu Yeung,1 LL Louise Wong,2 Chun Chung Chan,2 Cho Yiu Yung,3 LM Jess Leung,2 Yuen Yee Tam,3 Lap Nin Tang,3 Hiu Sze Li,3 Mei Ling Lau3 1Department of Medicine, Tung Wah Eastern Hospital, Causeway Bay, Hong Kong Special Administrative Region, People’s Republic of China; 2Private Practice, Tsim Sha Tsui and Central, Hong Kong Special Administrative Region, People’s Republic of China; 3Department of Medicine and Geriatrics, United Christian Hospital, Kwun Tong, Hong Kong Special Administrative Region, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Pui Yu YeungDepartment of Medicine, Tung Wah Eastern Hospital, 19 Eastern Hospital Road, Causeway Bay, Hong Kong Special Administrative Region, People’s Republic of ChinaTel +852- 2162 6888Email yeunpy3@ha.org.hkBackground and Purpose: The study evaluated the performance between norm-derived age and education adjusted vs single cutoff scores of the Montreal Cognitive Assessment, Hong Kong version (HK-MoCA) in classifying cognitive impairment in Chinese older adults.Methods: Total scores of HK-MoCA were collected from 315 subjects (128 with dementia, 122 with mild cognitive impairment (MCI) and 65 normal) attending a public district hospital-based cognition clinic from 2012 to 2017. The HK-MoCA total scores were evaluated using different cutoffs. Norm-derived age and education adjusted cutoff scores were at 16th, 7th, and 2nd percentiles. Comparison was made with the single cutoff scores validated in a local study with 21/22 for MCI and 18/19 for dementia.Results: Single cutoff score of HK-MoCA differentiated MCI from normal with sensitivity of 0.861 and specificity of 0.723. To detect dementia, its sensitivity was 0.922, and specificity was 0.923. In identifying cognitive impairment, the sensitivity and specificity were 0.932 and 0.723, respectively. However, age and education adjusted cutoff scores achieved high specificities at all levels of cognitive impairment with trade-off of sensitivities. The accuracy of correctly classifying tested subjects into appropriate groups was 85.3% if single cutoff was used though the consistency between norm-derived cutoffs and expert diagnoses were only 59.0%, 54.2%, and 53.9% at 16th, 7th, and 2nd percentiles, respectively. The consistency decreased with older age and lower education level, and majority of misclassifications were false negatives.Conclusion: HK-MoCA is a convenient screening tool to detect cognitive impairment. Administration time is relatively short, and it has incorporated essential cognitive domains. Single cutoff scores with inherent simple education adjustment achieved screening purpose of mild cognitive impairment and dementia in Chinese older adults.Keywords: dementia, Hong Kong, mild cognitive impairment, Montreal Cognitive Assessment, MoCA, screening
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».