Validation of the Turkish Version of the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA-TR) in Patients With Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to examine the reliability and validity of the Turkish version of the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA-TR) as a screening tool for cognitive dysfunction in Parkinson's disease (PD). A total of 50 patients with PD and 50 healthy controls were included. The screening instruments-MoCA-TR followed by the Mini-Mental Status Examination (MMSE-TR) and MoCA-TR retest within 1 month-and detailed neuropsychological testing were administered to the PD patients. MoCA-TR and MMSE-TR were also administered to controls. The discriminant validities of the MoCA-TR and MMSE-TR as screening and diagnostic instruments were ascertained. The concurrent and criterion validity, test-retest reliability, and internal consistency of the MoCA-TR and MMSE-TR were examined. The Cronbach's alpha of the MoCA-TR as an index of internal consistency was 0.664, and the test-retest reliability of MoCA-TR was 0.742. With a cut-off score of < 21 points, the MoCA-TR showed sensitivity of 59% and specificity of 89% in the detection of cognitive dysfunction in PD. The area under the receiver-operating characteristics curve (95% confidence interval) for MoCA-TR was 0.794 (0.670-0.918), p<.001. The present results indicated that the MoCA-TR has acceptable psychometric properties and it should be used to assess mild cognitive impairment and early dementia in PD patients, whereas the MMSE-TR should remain the instrument of choice to assess cognitive impairment in PD dementia.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».