Limitations and Potential Improvement of Cognitive Screening Tests for Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI), an early sign of Alzheimer's Disease (AD), involves disruptions in both memory and cognition. Early and accurate detection of MCI is critical, as recently FDA approved disease modifying treatments are most effective at this stage of AD. The most commonly used screening tests for MCI are the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-Mental Status Examination (MMSE). However, these tests are time consuming, and item level analysis has not been conducted to see whether the components of these tests are sufficiently accurate in detecting MCI. This study aims to analyze the accuracy and actual contribution of individual items on the MoCA and the MMSE in MCI detection. METHODS: Using the National Alzheimer's Coordinating Center's (NACC) data repository, our team conducted item level analysis of the MoCA and MMSE given to MCI as well as cognitively normal (CN) participants. We used area under the receiver operating characteristic curves (AUC-ROC) to analyze the accuracy of these tests. This method enabled us to determine the overall accuracy in terms of MCI detection of the tests as well as the individual contribution of each item on the test. RESULTS: The overall MoCA AUC-ROC was 0.81 while the MMSE AUC-ROC was 0.76, which shows that both tests are moderately accurate. Item level analysis of the tests revealed that only a small subset of components effectively contributes to MCI detection. We found that a six-item combination of memory recall and orientation testing components contributes to over 98% of full test accuracy. CONCLUSION: In this study, we found that the MoCA and the MMSE have moderate efficacy in detecting MCI, and that only a subset of items from each test are the large contributors of MCI detection. Our analysis shows that the number of items on these tests could be substantially reduced which would lower time of test administration without loss of MCI detection effectiveness. There are opportunities for MCI screening test optimization, and further investigation is needed to determine the best possible combination of test items that would yield the highest detection accuracy in the lowest amount of time.
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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 | 0,140 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».