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Enregistrement W4404146270 · doi:10.30978/unj2024-2-3-14

Using the Montreal Cognitive Assessment for diagnosing of cognitive impairments in neurologist practice (review)

2024· article· en· W4404146270 sur OpenAlexaboutno aff
M.O. MYKHAILICHENKO

Notice bibliographique

RevueUkrainian Neurological Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical and Biological Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionPsychologyCognitive Assessment SystemCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is widely used in clinical practice and in both academic and non-academic research worldwide (available in approximately 100 languages and dialects). It provides the most accurate assessment of cognitive functions and is a reliable method for diagnosing mild cognitive impairment (MCI) or early signs of dementia, including in neurologists’ and general practitioners’ practices. Unlike the Mini-Mental State Examination (MMSE), which, at the time of its development, did not aim to diagnose mild cognitive impairment or detect early stages of dementia, the MoCA was specifically designed in 1995 to identify mild cognitive impairment. Studies have shown that the MoCA has greater predictive accuracy compared to the MMSE for diagnosing both mild cognitive impairment and dementia. The test requires only 10 minutes to complete. The MoCA has a stable hierarchical factor structure with a general factor at the top and satisfactory general factor loading with measurement invariance among participants of different ages, education levels, economic statuses, and genders. Vascular cognitive impairments are characterized by deficits in executive functions, which are essential for cognitive processes such as initiation, planning, hypothesis formation, cognitive flexibility, decision-making, regulation, judgment, feedback, and perceptual body awareness. A comprehensive assessment of executive functions can be conducted using the MoCA. Currently, there is no universally accepted classification for the severity of cognitive impairments based on MoCA test results, but most studies use the gradations proposed by the test developers, which include normal cognitive function, mild cognitive impairment, and dementia. This differentiation helps physicians determine the level of impairment and adjust treatment or therapeutic approaches accordingly. As a result, the MoCA is becoming an increasingly popular tool in clinical practice, especially among neurologists, for early diagnosis and monitoring the progression of cognitive impairments.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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