P.004 Comparison of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) for identification of mild cognitive impairment and dementia
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are many cognitive tests that detect mild cognitive impairment (MCI) and dementia such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS). The comparative performance of these screening tests for identifying MCI and dementia is unknown. Methods: The MoCA and RUDAS were administered during baseline visits for patients in the Calgary Neurosciences Program. Those that enrolled in the Prospective Registry of Persons with Memory Symptoms (PROMPT) had their scores related to their final clinical diagnosis. Cut-off scores of 26 for the MoCA and 22 for the RUDAS were used to indicate a positive result. The sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and accuracy of both cognitive scores were compared. Results: The sensitivity, specificity, PPV, NPV, and accuracy of the MoCA (n = 125) was 89.3%, 72.7%, 93.9%, 59.3%, and 86.4%, respectively. The sensitivity, specificity, PPV, NPV, and accuracy of the RUDAS (n = 125) was 47.6%, 100%, 100%, 29.0%, 56.8%, respectively. Conclusions: In patients with cognitive complaints presenting to a specialist clinic, the MoCA was more sensitive and accurate than the RUDAS for a final clinician diagnosis of mild cognitive impairment or dementia when using the standard cut-offs.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,018 | 0,002 |
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.
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 ».