Prognostic utility of the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».