Correlation of magnetic resonance imaging parameters with montreal cognitive assessment-Indonesian (MOCA-INA) score in dementia patients at Prof. Dr. IGNG Ngoerah General Hospital, Denpasar, Bali, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dementia results from various diseases and injuries affecting the brain, with Alzheimer’s disease being the most common form, contributing to 60–70% of cases. Diagnosing dementia and assessing the severity of cognitive symptoms often involve various evaluation tools. One commonly used tool is the Montreal Cognitive Assessment—Indonesian (MOCA-INA), which is specifically designed to evaluate cognitive function across multiple domains. Methods MRI results of 28 dementia patients who have undergone MOCA-INA scoring at RSUP Prof. Dr. I.G.N.G. Ngoerah General Hospital, Denpasar, from January 2022 to December 2023, were selected. MRI parameters and MOCA-INA score were assessed using the Spearman correlation test. Correlation between variables was evaluated based on the correlation coefficient, which indicates the direction and strength of the correlation. Results In this study, no statistical differences were found between multiple MRI parameters and MOCA-INA scores. However, weak inverse relationships were noted for the GCA and MTA scale, and the remaining Kolam and Fazekas score was found to have a positive relationship with the MOCA-INA score. Conclusion Parameters such as clinical status, GCA scale, MTA scale, Fazekas scale, strategic infarction, Koedam score, stroke, hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, and cardiovascular disease do not have significant correlations with MoCA-INA scores. This may be caused by a relatively small sample size and further study with a broader and larger sample size may help in overcoming the issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».