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Enregistrement W4391333040 · doi:10.1016/j.scog.2024.100302

Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening tool for cognitive impairment in early stages of psychosis

2024· article· en· W4391333040 sur OpenAlexaboutno aff
Sebastián Corral, Pablo A. Gaspar, Rolando I Castillo-Passi, Rocío Mayol Troncoso, Adrian P. Mundt, Yuriy Ignatyev, Rodrigo Nieto, Alicia Figueroa-Muñoz

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionPsychosisPsychologyCognitive impairmentPsychiatryMedicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive alterations have been reported in early stages of psychosis including people with First Episode Psychosis (FEP), Clinical High-Risk Mental State (CHR), and Psychotic-Like Experience (PLE). This study aimed to compare the cognitive function in early stages of psychosis using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a low-cost and brief assessment tool of cognitive functions. A total of 154 individuals, including 35 with FEP, 38 CHR, 44 PLE, and 37 healthy controls (HC), were evaluated with the MoCA in Santiago, Chile. We calculated the mean total score of the MoCA and the standard deviation of the mean. Groups were assessed for a trend to lower scores in a pre-determined sequence (HC > PLE > CHR > FEP) using the Jonckheere-Terpstra test (TJT). The mean total MoCA scores were 24.8 ± 3.3 in FEP, 26.4 ± 2.4 in CHR, 26.4 ± 2.3 in PLE, and 27.2 ± 1.8 in HC. The analyses revealed a significant trend (p < 0.05) toward lower MoCA individual domain scores and MoCA total scores in the following order: HC > PLE > CHR > FEP. The mean total scores of all groups were above the cut-off for cognitive impairment (22 points). The MoCA describes lower scores in cognition across early stages of psychosis and may be a useful low-cost assessment instrument in early intervention centers of poorly resourced settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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