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Enregistrement W4399674728 · doi:10.1002/epi4.12991

Validity of the <scp>MoCA</scp> as a cognitive screening tool in epilepsy: Are there implications for global care and research?

2024· article· en· W4399674728 sur OpenAlexaboutno aff
Anny Reyes, Bruce P. Hermann, Divya Prabhakaran, Lisa Ferguson, Dace Almane, Jerry J. Shih, Vicente Iragui‐Madoz, Aaron F. Struck, Vineet Punia, Jana E. Jones, Robyn M. Busch, Carrie R. McDonald

Notice bibliographique

RevueEpilepsia Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthNational Academy of NeuropsychologyBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentNeuropsychologyNeuropsychological assessmentFluencyCognitionEpilepsyExecutive dysfunctionPsychologyAudiologyMedicineClinical psychologyCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study evaluated the diagnostic performance of a widely available cognitive screener, the Montreal cognitive assessment (MoCA), to detect cognitive impairment in older patients (age ≥ 55) with epilepsy residing in the US, using the International Classification of Cognitive Disorders in Epilepsy (IC-CoDE) as the gold standard. METHODS: Fifty older adults with focal epilepsy completed the MoCA and neuropsychological measures of memory, language, executive function, and processing speed/attention. The IC-CoDE taxonomy divided participants into IC-CoDE Impaired and Intact groups. Sensitivity and specificity across several MoCA cutoffs were examined. Spearman correlations examined relationships between the MoCA total score and clinical and demographic variables and MoCA domain scores and individual neuropsychological tests. RESULTS: IC-CoDE impaired patients demonstrated significantly lower scores on the MoCA total, visuospatial/executive, naming, language, delayed recall, and orientation domain scores (Cohen's d range: 0.336-2.77). The recommended MoCA cutoff score < 26 had an overall accuracy of 72%, 88.2% sensitivity, and 63.6% specificity. A MoCA cutoff score < 24 yielded optimal sensitivity (70.6%) and specificity (78.8%), with overall accuracy of 76%. Higher MoCA total scores were associated with greater years of education (p = 0.016) and fewer antiseizure medications (p = 0.049). The MoCA memory domain was associated with several standardized measures of memory, MoCA language domain with category fluency, and MoCA abstraction domain with letter fluency. SIGNIFICANCE: This study provides initial validation of the MoCA as a useful screening tool for older adults with epilepsy that can be used to identify patients who may benefit from comprehensive neuropsychological testing. Further, we demonstrate that a lower cutoff (i.e., <24) better captures cognitive impairment in older adults with epilepsy than the generally recommended cutoff and provides evidence for construct overlap between MoCA domains and standard neuropsychological tests. Critically, similar efforts in other regions of the world are needed. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: The Montreal cognitive assessment (MoCA) can be a helpful tool to screen for cognitive impairment in older adults with epilepsy. We recommend that adults 55 or older with epilepsy who score less than 24 on the MoCA are referred to a neuropsychologist for a comprehensive evaluation to assess any changes in cognitive abilities and mood.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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