P2‐233: ITEM RESPONSE THEORY ANALYSIS OF THE MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a brief screening test that samples a broad range of cognitive domains and is sensitive to Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer's dementia (AD). A prior study examined its psychometric properties using one-parameter Rasch analysis (Koski et al., 2009), concluding that the MoCA is a reliable quantitative estimate of global cognitive ability with items that are sufficiently difficult for use in a geriatric clinical setting. Here, we seek to replicate those findings using a more flexible two-parameter item response theory (IRT) analysis and to investigate whether certain items are differentially difficult or discriminating by sex, education, or diagnosis. 275 participants (age = 72.3 ± 9.5, range = 50.9-93.5; 52.4% Female; 90.4% White; years of education = 16.5 ± 2.7) completed the MoCA as part of a longitudinal research study at the UCLA-ADRC, and were diagnosed as Normal Control (n=99), MCI (n=113), or AD (n=63) by consensus. We estimated a two parameter graded item response model using MoCA item-level data. Differential item functioning (DIF) was examined using the program IRTLRDIF. IRT analysis reveals that most MoCA items have: a) high factor loadings (standardized [N(0,1)] r's>0.7), suggesting that most are correlated well with the latent trait (Fig. A, y-axis), and b) a desirable spread in item difficulty (Fig. A, x-axis). DIF analysis of sex was significant for items Serial 7 and Contour (Figs. B-D): males were more likely to provide correct responses to Serial 7 regardless of cognitive ability, while females were more likely to provide correct responses to Contour except in lower levels of cognitive ability. DIF analysis of years of education was significant for City; individuals with >12 years of education were more likely to provide correct responses regardless of cognitive ability. We found no DIF by diagnosis.
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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 | 0,016 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».