Use of the MoCA in Detecting Early Alzheimer's Disease in a Spanish-Speaking Population with Varied Levels of Education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Performance on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has been demonstrated to be dependent on the educational level. The purpose of this study was to identify how to best adjust MoCA scores and to identify MoCA items most sensitive to cognitive decline in incipient Alzheimer's disease (AD) in a Spanish-speaking population with varied levels of education. METHODS: We analyzed data from 50 Spanish-speaking participants. We examined the pattern of diagnosis-adjusted MoCA residuals in relation to education and compared four alternative score adjustments using bootstrap sampling. Sensitivity and specificity analyses were performed for the raw and each adjusted score. The interval reliability of the MoCA as well as item discrimination and item validity were examined. RESULTS: We found that with progressive compensation added for those with lower education, unexplained residuals decreased and education-residual association moved to zero, suggesting that more compensation was necessary to better adjust MoCA scores in those with a lower educational level. Cube copying, sentence repetition, delayed recall, and orientation were most sensitive to cognitive impairment due to AD. CONCLUSION: A compensation of 3-4 points was needed for <6 years of education. Overall, the Spanish version of the MoCA maintained adequate psychometric properties in this population.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».