Construction validity of the MoCA-K to MMSE-K, LOTCA-G in the Community living Elderly
Notice bibliographique
Résumé
본 연구는 지역사회 노인을 대상으로 국내에서 사용되는 인지기능 검사인 LOTCA-G 및 MMSE-K와 MoCA-K와의 상관관계를 통해 경도인지장애를 탐지하는 데 사용되는 MoCA-K의 유용성을 알아보고자 하였다. 50명을 대상으로 한 각 평가도구들의 인지기능 점수는 MoCA-K가 30점 만점 중 <TEX>$22.72{\pm}5.85$</TEX>, LOTCA-G는 104점 만점 중에 <TEX>$96.28{\pm}6.82$</TEX>, MMSE-K는 30점 만점 중 <TEX>$25.08{\pm}3.78$</TEX>점이었다. 대상자들의 일반적 특성에 따른 각 평가도구들의 점수를 알아본 결과, 세 개의 평가도구 모두 남녀 간에는 유의한 차이가 없었으며, 연령과 교육수준에 따라서는 유의한 차이를 보였다. 노인들의 치매 선별검사로 널리 사용되고 있는 신뢰성과 타당성이 확보된 MMSE-K 및 LOTCA-G의 수행점수와 MoCA-K 수행점수 간에 높은 상관관계가 나타났으므로 MoCA-K는 노인들의 인지기능을 평가하는 데 있어 타당한 인지검사도구라는 것을 확인할 수 있다. This study was to examine usefulness of MoCA-K by comparing the correlation between LOTCA-G, MMSE-K and MoCA-K, regarding detecting elderly people's mild cognitive function in local community. The experiments in which the three different evaluation methods were employed, of this study were conducted on 50 elderly people. While the score of MoCA-K and MMSE-K was <TEX>$22.72{\pm}5.85$</TEX> out of 30 and <TEX>$25.08{\pm}3.78$</TEX> out of 30 respectively, the result of LOTCA-G was <TEX>$96.28{\pm}6.82$</TEX> out of 104. Observing each result of the three cognitive function assessment tools towards general characteristics showed no significant differences in gender. However, they were at considerable variance with age and education level of the example group. As all the three results of the assessment methods showed high correlation, it is reasonable to believe that MoCA-K is an appropriate evaluation tool to assess the cognitive function of old people.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».