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Enregistrement W7084080821 · doi:10.6084/m9.figshare.30076411

Prognostic utility of the Montreal Cognitive Assessment

2025· article· en· W7084080821 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentReceiver operating characteristicLogistic regressionOddsCognitionBaseline (sea)Multinomial logistic regressionCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a widely applied cognitive screening instrument, with a supplemental Memory Index Score (MIS) which has been suggested to predict conversion from Mild Cognitive Impairment (MCI) to Alzheimer’s Clinical Syndrome (ACS). This study compared the prognostic utility of the MIS to other MoCA metrics in predicting conversion to ACS or other dementias (OD). We analyzed National Alzheimer’s Coordinating Center data from 2900 participants aged 50 years or older, diagnosed with MCI at baseline, with at least one follow-up visit. Multinomial logistic regression models assessed whether baseline MoCA Total Score (TS) or MIS predicted final diagnoses, and receiver operating characteristic (ROC) curves examined the clinical utility of baseline MoCA TS, MIS, Free Recall Score (FRS) and TS+MIS for identifying ACS converters at 1-, 3-, and 5-year follow-ups. Over an average follow-up of 4.65 years, 26.5% converted to ACS and 7.4% to OD. Higher baseline TS was associated with lower odds of conversion to ACS (OR = 0.82) and OD (OR = 0.86), while higher MIS was associated with lower odds of ACS (OR = 0.82) but not OD (OR = 0.97). For identifying ACS, ROC area under the curve ranges showed modest advantage for FRS (0.70-0.73), MIS (0.71-0.74), and TS+MIS (0.70-0.74) over the TS (0.63-0.70). MoCA memory subscores were the strongest baseline indicator of later ACS conversion, but no cut-off score displayed acceptable sensitivity and specificity. Future research may explore if MoCA memory subscores display greater prognostic utility in combination with other ACS features.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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