P4‐327: Montreal Cognitive Assessment (MoCA) population‐based study of Russian elderly
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a widely used cognitive screening tool for Mild Cognitive Impairment (MCI) and early Alzheimer's disease (AD). However, there are no published population-based studies to guide its use with Russian populations. The aim of the current study was to investigate the impact of demographic variables on MoCA total score, and to describe its use as a screening tool for AD prevention studies in an urban population of older adults from Tomsk, Russia. Volunteers (N=1377) aged 60–89 years were identified using a centralized medical care system database. Subjects were asked by phone to participate in a pre-screening study for a future primary prevention clinical trial. Participants were administered the Russian translation of the MoCA, and specifically asked if they would consider participating in a pharmacological trial for the prevention of AD. No significant differences in MoCA total score were found between men (N=350) and women (N=1027). Lower education was associated with poorer performance on MoCA total scores. Those with less than high school education had the lowest total MoCA scores (17.8±0.3), followed by high school graduates (21.7±0.3), those with some college (21.5±0.2), college graduates (22.9±0.1), and those with a graduate degree (23.7±0.4), p<0.0001. Older age was associated with poorer performance on MoCA total scores. Individuals aged 83–89 years (n=38) had the lowest MoCA total scores (19.2±0.6), followed by ages 79–82, 19.7±0.4 (n=90), ages 73–78, 20.8±0.2 (n=383), and ages 67–72, 22.01±0.2 (n=501); ages 60–66 performed best, 23.3±0.2 (n=365), p<0.0001. Most participants (93%) expressed interest in participating in a pharmacological, primary prevention clinical trial. There were no differences in interest based on gender or total MoCA score. However, individuals in the oldest age band were less likely to express interest (95% of 60–66 year-olds and 82% of 83–89 year-olds, p<0.0001). The MoCA was a useful screening tool in a Russian elderly population, though education and age should be considered when using the MoCA to screen for clinical trials. The methods used in this study can be effective to recruit older Russian adults for pharmacological prevention trials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».