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Enregistrement W7117255972 · doi:10.1002/alz70857_100236

The MoCA ‐ Language (MoCA‐L): A brief screening tool for language disorders in neurodegenerative diseases

2025· article· en· W7117255972 sur OpenAlexaffabout
Monica Lavoie, Guillaume Duboisdindien, Joël Macoir, Ziad Nasreddine, Robert Laforce

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversité LavalKidney Foundation of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeNeurocognitiveHealth professionalsLanguage understandingAdaptation (eye)ConfusionConsistency (knowledge bases)Plan (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Commonly used screening tools such as the Mini-Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) examine global cognition but lack a specific focus on language functions. To address this gap, we developed the MoCA - Language (MoCA-L) to provide a brief screening tool for cognitive-linguistic disorders such as primary progressive aphasia (PPA) and other neurodegenerative diseases. METHOD: A pilot study (Phase 1) was conducted with 15 healthy controls (7M/8F; mean age = 68.5 years old; mean education = 14.4 years) using a preliminary version of the test. This version comprised a comprehensive set of tasks and items designed to evaluate key speech and language functions functions in PPA and other neurodegenerative diseases (i.e. spontaneous speech, naming, semantics, repetition, sentence comprehension, syntax and grammar). RESULT: Mean and standard deviations were calculated for each item of every task. A consensus-based process within our team of experts was then conducted. Items with higher difficulty (success rate < 90%) were eliminated. Then, the items included in the final version were chosen according to psycholinguistic parameters of interest. The test was narrowed down to a final version comprising six subtests: conversation (/3), picture naming (/8), semantic knowledge (/6), pseudowords and sentence repetition (/7), sentence comprehension (/4) and a picture description (/2), for a total of 30 points. CONCLUSION: The MoCA-L, a brief 6-subtests' screening tool has been developed to improve the detection of language impairments associated with cognitive-linguistic disorders such as PPA and other neurodegenerative diseases. In Phase 2, we plan to establish the psychometric qualities of the test, such as test-retest fidelity, inter-rater reliability, internal consistency and convergent validity. Phase 3 will focus on establishing normative data. Future plans also include the development of an interpretation guide as well as the adaptation of the MoCA-L in various languages and cultures. The MoCA-L will ultimately provide healthcare professionals with a simple and rapid screening tool designed specifically to assess language deficits in neurocognitive disorders, thus improving early diagnosis and management of these diseases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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