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Enregistrement W2050023941 · doi:10.1155/2012/204623

Chinese-Language Montreal Cognitive Assessment for Cantonese or Mandarin Speakers: Age, Education, and Gender Effects

2012· article· en· W2050023941 sur OpenAlexaboutno aff
Ling Zheng, Evelyn L. Teng, Rohit Varma, Wendy J. Mack, Dan Mungas, Po H. Lu, Helena C. Chui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Alzheimer s Disease · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Eye InstituteUniversity of Southern CaliforniaBattelle
Mots-clésMandarin ChineseMontreal Cognitive AssessmentAlgorithmArtificial intelligenceMedicineMachine learningMathematicsComputer scienceCognitionCognitive impairmentPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Cognitive Assessment Chinese-Language Los Angeles version (MoCA-ChLA) was developed and administered during an in-home interview to 1,192 participants (mean age 62.5 years, mean education 11.6 years) in a population-based Chinese American Eye Study (CHES) in Los Angeles. The MoCA-ChLA score (mean ± SD) was 23.8 ± 4.2 with little ceiling and no floor effects. The score increased with higher education, decreased with advancing age, and was not related to gender. Compared to the education 1-6 years group, the mean MoCA-ChLA score was 2.6 and 4.6 higher in the education 7-11 and 12-20 years groups, respectively. The Mandarin- (n = 612) and Cantonese- (n = 612) speaking subgroups performed comparably; Cronbach's alpha of the MoCA-ChLA score was 0.78 and 0.79 for these two groups, respectively. Item response theory analysis showed good discriminating power for executive function and memory. These properties support the MoCA-ChLA as a useful screening tool for aging and dementia studies for Mandarin or Cantonese speakers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,399 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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