Applicability of the MoCA‐S test in populations with little education in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to report on the use of the Spanish version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-S) as cognitive screening tool in a population aged 65 to 74 years in the Andes Mountains of Colombia, assessing the influence of education, and to examine its test-retest reliability. METHODS: We performed a cross-sectional study of 150 subjects aged 65 to 74 years recruited from older community social centers in Manizales, Colombia. The Leganes Cognitive Test (LCT), a cognitive screening test for populations with low education, was used to exclude those who were likely to have dementia. The associations between the MoCA total score and cognitive domains and education were examined in the total sample and in those likely free of dementia. MoCA-S test-retest reliability was estimated by the intraclass correlation coefficient (ICC) between two measurements taken 7 days apart. RESULTS: Participants had low levels of formal education (mean years of schooling, 4.8). According to the LCT, the proportion of people screening positive for dementia was 16% (n = 24). The mean MoCA-S scores were 16.1/30 among illiterate subjects, 18.2/30 among those with incomplete primary school, and 20.3/30 among those with complete primary school (p < 0.001). Errors were frequent in the cube and clock drawing, attention-serial subtraction, verbal fluency, and abstraction. Test-retest reliability was high, ICC = 0.86, 95% CI (0.76-0.93). CONCLUSION: The MoCA-S has high reliability in low-educated older Colombians, but scores were strongly dependent on years of education. Social and cultural factors must be considered when interpreting MoCA-S given the high error rates on items that depend on the ability to read and write and on culture.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».