Psykometriske egenskaper for norsk oversettelse av Montreal Cognitive Assessment -en valideringsstudie.
Notice bibliographique
Résumé
Formål: Med en økende andel eldre i befolkningen vil antallet personer med kognitiv svikt og demens øke. Det er behov for gode, valide verktøy som kan brukes ved screening av pasienter med mistenkt kognitiv svikt og demens. Montreal Cognitive Assessment (MOCA) er oversatt til norsk, men er ikke validert. Hovedformålet med denne masteroppgaven var å validere den norske versjonen av MoCA. Dette innebærer å finne frem til korrekt grenseverdi som kan brukes ved screening av personer med demens. Teoretisk forankring: Oppgaven bygger på relevant litteratur om blant annet validering, statistikk og analyser, samt om kognitiv svikt, demens, aldring og kognitiv testing. Metode: En tverrsnittsstudie der man undersøkte 133 pasienter som var henvist til hhv. fastlegen eller spesialisthelsetjenesten for utredning av kognitiv svikt og demens. Alle pasienter ble undersøkt etter standardiserte protokoller («gullstandard»), og diagnoser ble satt på grunnlag av denne utredningen. MoCA ble i tillegg gjennomført på alle pasienter. Den som gjennomførte MoCA var blindet for resultatene på utredningen ellers. Den som satte diagnose var blindet for resultatene på MoCA. Resultater: Optimal grenseverdi for å skille mellom personer med demens vs. personer med SCI eller MCI viste seg å være på ≤20. Ved denne grenseverdien fant vi svært god sensitivitet (88.5) og god spesifisitet (72.2), samt god PPV (73) og NPV (88.1). Grenseverdien endret seg ikke når MoCA-skåren ble justert for lav utdanning (≤12 år). Konklusjon: MoCA har god diagnostisk nøyaktighet for å skille personer med demens fra personer med SCI/MCI, og ansees som et egnet screeningverktøy til bruk til dette formålet
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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 | 0,057 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,008 |
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 ».