Usefulness of the Montreal Cognitive Assessment in Older Adults With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Older adults with type 1 diabetes are at high risk for cognitive impairment, yet the usefulness of common cognitive screening instruments has not been evaluated in this population. Methods: A total of 201 adults ≥60 years of age with type 1 diabetes completed a battery of neuropsychological measures and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Receiver operating characteristic (ROC) curves and Youden indices were used to evaluate overall screening test performance and to select an optimal MoCA cutoff score for detecting low cognitive performance, as defined as two or more neuropsychological test performances ≥1.5 SD below demographically corrected normative data. Results: < 0.001). The publisher-recommended cutoff score of <26 resulted in sensitivity of 60.4% and specificity of 71.4%, whereas a cutoff score of <27 resulted in sensitivity of 75.0% and specificity of 61.0%. The Youden indices for these cutoff scores were 0.318 and 0.360, respectively. Minimally acceptable sensitivity (i.e., >0.80) was obtained when using a cutoff score of <28, whereas >0.80 specificity was obtained with a cutoff score of <25. Conclusions: The MoCA has modest overall performance (AUC 0.745) as a cognitive screening instrument in older adults with type 1 diabetes. The standard cutoff score of <26/30 may not adequately detect individuals with neuropsychological testing-defined abnormal cognition. The optimal MoCA cutoff score (based on the Youden index) was <27/30. A score of <28 resulted in acceptable sensitivity but was accompanied by low specificity (42%). Future studies with a more diverse population are needed to confirm these findings.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».