Cognitive screening in hearing-impaired: Validation of the German MoCA-H
Notice bibliographique
Résumé
With increasing age, not only sensoric, but also cognitive abilities decline. However, most auditory-based cognitive test batteries cannot clearly distinguish between both. The recently developed Montreal Cognitive Assessment-H (MoCA-H), where two tests were replaced by non-auditory tasks in addition to visual instructions, is also suitable for hearing-impaired subjects. So far, reference data for a German-speaking study population is missing. 346 subjects aged≥60 (mean age 77.18 (SD 9.56)) with MCI (n=79) or with dementia (n=107) and without cognitive impairment (n=160) were included. Cognitive function was assessed using the GPCOG, a detailed medical questionnaire and a comprehensive examination by a neurologist in case of cognitive impairment. Cut-off values for normal cognition, MCI and dementia were determined using the balanced cut-off and the Youden's index. Subjects without cognitive impairment scored with 25.49 (SD 3.01), those with MCI with 20.08 (SD 2.29) and subjects with dementia with 15.8 (SD 3.85) points on average. A score of≤21 showed a sensitivity of 96.3% and a specificity of 90% to distinguish cognitive impairment from dementia. To detect MCI, a cut-off range between 22 and 24 points is recommended with a sensitivity of 97.5% and a specificity of 90%. The MoCA-H is a suitable screening test to distinguish cognitively healthy individuals from those with MCI or dementia. However, it cannot replace a comprehensive neuropsychiatric examination.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».