Normative data for the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in a population-based sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide normative and descriptive data for the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in a large, ethnically diverse sample. METHODS: The MoCA was administered to 2,653 ethnically diverse subjects as part of a population-based study of cardiovascular disease (mean age 50.30 years, range 18-85; Caucasian 34%, African American 52%, Hispanic 11%, other 2%). Normative data were generated by age and education. Pearson correlations and analysis of variance were used to examine relationship to demographic variables. Frequency of missed items was also reviewed. RESULTS: Total scores were lower than previously published normative data (mean 23.4, SD 4.0), with 66% falling below the suggested cutoff (<26) for impairment. Most frequently missed items included the cube drawing (59%), delayed free recall (56%; <4/5 words), sentence repetition (55%), placement of clock hands (43%), abstraction items (40%), and verbal fluency (38%; <11 words in 1 minute). Normative data stratified by age and education were derived. CONCLUSION: These findings highlight the need for population-based norms for the MoCA and use of caution when applying established cut scores, particularly given the high failure rate on certain items. Demographic factors must be considered when interpreting this measure.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».