Evaluating the relationship between education level and cognitive impairment with the <scp>M</scp>ontreal <scp>C</scp>ognitive <scp>A</scp>ssessment Test
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI) is defined as 'a cognitive decline greater than that expected for an individual's age and education level but that does not interfere notably with activities of daily life'. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a screening test for MCI. METHODS: We investigated the performance of the Turkish version of the MoCA in detecting MCI among elderly persons in a rural area, the majority of whom have a low level of education. We evaluated 50 consecutive men referred from an outpatient clinic. Educational level was divided into three categories: group 1, less than primary (<5 years); group 2, primary (5 years); group 3, more than primary (>5 years). We evaluated the effect of education on MoCA scores and compared subjects' test performance among the different categories of education level. RESULTS: A total of 50 male patients with MCI (mean age: 70.74 ± 7.87) met the inclusion criteria. There were no differences in the total scores based on education or in the subscores for visuospatial/executive function, naming, attention, abstraction and delayed recall. Language was the only domain that showed significant differences between the groups. In post-hoc analysis, differences were found between groups 1 and 3 and between groups 1 and 2. Group 1 had significantly lower scores for language. The repeat subscore for language was significantly lower in group 1 than in group 2. In fluency, there were significant differences between groups 2 and 3 and between group 1 and 3. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first study to analyze the applicability of the Turkish version of MoCA in populations with little education. Our results emphasize the need to adapt the language sections of this test, so it can be easily used in populations with low education levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».