Usefulness of MoCA in detecting preclinical AD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with preclinical AD are difficult to detect using traditional clinical tools. Yet, many individuals classified as cognitively unimpaired (CU) can exhibit a heterogeneous pattern of subtle clinical abnormalities, potentially linked to early Alzheimer's disease (AD). Primary care providers often have access only to clinical tests to study at-risk community-dwelling older adults who visit them without cognitive complaints. Since early intervention is crucial in AD, identifying clinical tools to detect preclinical AD is important in areas with limited access to blood or imaging biomarkers. In this study, we evaluate the link between Montreal Cognitive Assessment (MoCA) total scores and AD pathology in CU individuals. METHODS: F-MK6240 scans. These individuals were stratified based on their amyloid PET status, determined by visual reading, into CU A+ (n = 35) and CU A- (n = 137), as part of the ongoing HEAD study. CU adults had Clinical Dementia Rating (CDR) of 0 and were clinically identified as non-MCI and non-demented. Voxel-wise linear regression models tested the association between MoCA total scores and tau pathology. RESULTS: F-FTP [Figure 2]. When we separated the population by Aβ status, we found that these results were driven by the CU A+ group (Figure 3A) and were not present in CU A- individuals (Figure 3B). DISCUSSION: These findings indicate that the MoCA, a simple routine in-office clinical test, can detect subtle cognitive dysfunction associated with preclinical AD. This suggests that simple cognitive testing can play a role in the early detection of AD and therefore an option for prescreening older adults in non-specialized clinical settings, the initial interface for most older adults without cognitive complaints. CONCLUSION: MoCA total, the common dementia screening test also plays a valuable role in detecting preclinical AD.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».