Kognitiver Screeningtest für Hörgeschädigte: Validierung des deutschsprachigen MoCA-H
Notice bibliographique
Résumé
Mit zunehmendem Alter nehmen nicht nur unsere sensorischen, sondern auch unsere geistigen Fähigkeiten ab. Herkömmliche, zumeist auditiv basierte kognitive Testbatterien können diese oftmals nicht sicher voneinander abgrenzen. Der kürzlich entwickelte Montreal-Cognitive-Assessment-H (MoCA-H), in dem neben der visuellen Instruktionsgabe zwei Tests durch non-auditive Aufgaben ersetzt wurden, ermöglicht auch eine Anwendung bei Vorliegen einer Hörminderung. Bislang liegen nur Daten für ein englischsprachiges Kollektiv vor. 346 Patienten≥60 (mittleres Alter 77,18 (SD 9,56)) ohne (n=160) und mit kognitiver Einschränkung (n=79 mit MCI und n=107 mit Demenz) wurden eingeschlossen. Die Kognition wurde anhand des GPCOG, eines detaillierten medizinischen Fragebogens und bei Vorliegen einer kognitiven Beeinträchtigung anhand einer umfassenden neurologischen Untersuchung eingeschätzt. Die Erstellung der Cut-off Werte erfolgte anhand des balancierten Cutoffs, des Youden"s Index und im Vergleich zum Cut-off des Englischen MoCA-H. Kognitiv gesunde Probanden erzielten im Mittel einen Gesamtwert von 25,49 (SD 3,01), Patienten mit MCI 20,08 (SD 2,29) und Demenzpatienten 15,8 (SD 3,85) Punkte. Mit einer Sensitivität von 96,3% und einer Spezifität von 90% unterscheidet ein Punktwert von≤21 gesunde von dementen Patienten. Zur MCI-Detektion wird ein Cut-off-Range zwischen 22 und 24 Punkten nahegelegt, mit einer Sensitivität von 97,5% und einer Spezifität von 90%. Der MoCA-H ist geeignet, um kognitiv Gesunde von MCI- und von Demenzpatienten zu unterscheiden, auch wenn ein Screeningtest keine umfassende neuropsychiatrische Untersuchung ersetzen kann.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,018 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».