Screening for Cognitive Impairment in Movement Disorders: Comparison of the Montreal Cognitive Assessment and Quick Mild Cognitive Impairment Screen in Parkinson’s Disease and Lewy Body Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is recommended by the Movement Disorder Society for cognitive testing in movement disorders including Parkinson’s disease (PD) and lewy body dementia. Few studies have compared cognitive screening instruments in these diseases, which overlap clinically. Objective: To compare the MoCA and Quick Mild Cognitive Impairment (Q mci) screen in this population. Methods: Patients attending memory and movement disorder clinics associated with a university hospital had the MoCA and Q mci screen performed and diagnostic accuracy compared with the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Duration and severity of movement disorders was assessed using the Unified PD Rating Scale (UPDRS). Results: In total, 133 assessments were available, median age 74±5. Median education was 11±4 years and 65% were male. Median total UPDRS score was 37±26. Median Q mci screen was 51±27, median MoCA was 19±10. There were statistically significant differences in test scores between those with subjective symptoms but normal cognition, mild cognitive impairment (MCI) and dementia ( p < 0.001). The Q mci screen had significantly greater accuracy differentiating normal cognition from MCI versus the MoCA (AUC 0.90 versus 0.72, p = 0.01). Both instruments had similar accuracy in identifying cognitive impairment and separating MCI from dementia. The median administration time for the Q mci screen and MoCA were 5.19 and 9.24 minutes ( p < 0.001), respectively. Conclusions: Both the MoCA and Q mci screen have good to excellent accuracy in a population with movement disorders experiencing cognitive symptoms. The Q mci screen was significantly more accurate for those with early symptoms and had a shorter administration time.
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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) | 0,001 | 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 ».