Validation of the Slovenian version of the Montreal Cognitive Assessment Scale as a screening tool for the detection of mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Montreal cognitive assessment scale (MoCA) is commonly used for detecting individuals with mild cognitive impairment (MCI). The aim of the present study was to evaluate the validity of the Slovenian MoCA as a screening tool for MCI and to determine the optimal cut-off point to detect MCI in the elderly population. METHODS: Mini-Mental State Examination (MMSE), MoCA, and neuropsychological testing assessment were conducted on 93 individuals aged ≥ 60 years. MCI was found in 35 individuals with 58 cognitively asymptomatic controls. Cut-off values, sensitivity, and specificity of MoCA were calculated with the receiver operating characteristic curve. RESULTS: MCI and healthy individuals did not differ with respect to age and education. Healthy individuals (M = 24.5, SD = 1.7) performed significantly better on MoCA compared to MCI individuals (M = 21.4, SD = 3.2) (p < 0.001). The Cronbach's α of MoCA as an index of internal consistency was 0.64. MoCA distinguished between healthy controls and MCI individuals with a sensitivity of 77% and specificity of 74%, using a cut-off of 23/24 points. CONCLUSION: The Slovenian version of MoCA demonstrates an optimal cut-off value of 23/24 points for detecting older individuals with MCI. As a screening tool for MCI, its better diagnostic accuracy makes it preferable to using MMSE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».