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Enregistrement W4384827723 · doi:10.3389/fnagi.2023.1209385

Validation of the German Montreal-Cognitive-Assessment-H for hearing-impaired

2023· article· en· W4384827723 sur OpenAlexaboutno aff
Christiane Völter, Hannah P Fricke, Sarah Faour, Gero Lueg, Ziad Nasreddine, Lisa Götze, Piers Dawes

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaAudiologyCognitionNeurocognitiveCognitive impairmentHearing lossGerontologyCognitive declineMedicinePsychologyPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hearing loss and dementia are highly prevalent in older age and often co-occur. Most neurocognitive screening tests are auditory-based, and performance can be affected by hearing loss. To address the need for a cognitive screening test suitable for people with hearing loss, a visual version of the Montreal-Cognitive-Assessment was developed and recently validated in English (MoCA-H), with good sensitivity and specificity for identifying cases of dementia. As the MoCA is known to perform differently across languages, revalidation of the German MoCA-H was necessary. The aim of the present study was to assess the diagnostic accuracy of the German MoCA-H among those with normal cognition, mild cognitive impairment (MCI) and dementia and to determine an appropriate performance cut- off. Materials and methods: A total of 346 participants aged 60-97 years (M = 77.18, SD = 9.56) were included; 160 were cognitively healthy, 79 with MCI and 107 were living with dementia based on the GPCOG and a detailed medical questionnaire as well as a comprehensive examination by a neurologist in case of cognitive impairment. Performance cut-offs for normal cognition, MCI and dementia were estimated for the MoCA-H score and z-scores using the English MoCA-H cut-off, the balanced cut-off and the Youden's Index. Results: A mean score of 25.49 (SD = 3.01) points in the German MoCA-H was achieved in cognitively healthy participants, 20.08 (SD = 2.29) in the MCI and 15.80 (SD = 3.85) in the dementia group. The optimum cut-off for the detection of dementia was ≤21 points with a sensitivity of 96.3% and a specificity of 90%. In the MCI group, a cut-off range between 22 and 24 points is proposed to increase diagnostic accuracy to a sensitivity and specificity of 97.5 and 90%, respectively. Conclusion: The German MoCA-H seems to be a sensitive screening test for MCI and dementia and should replace commonly used auditory-based cognitive screening tests in older adults. The choice of a cut-off range might help to better reflect the difficulty in clinical reality in detecting MCI. However, screening test batteries cannot replace a comprehensive cognitive 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)0,011
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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