Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The objective of this study is to examine the discrepancy between single versus age and education corrected cutoff scores in classifying performance on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in patients with stroke or transient ischemic attack. METHODS: MoCA norms were collected from 794 functionally independent and stroke- and dementia-free persons aged ≥65 years. magnetic resonance imaging was used to exclude healthy controls with significant brain pathology and medial temporal lobe atrophy. Cutoff scores at 16th, 7th, and 2nd percentiles by age and education were derived for the MoCA and MoCA 5-minute Protocol. MoCA performance in 919 patients with stroke or transient ischemic attack was classified using the single and norm-derived cutoff scores. RESULTS: The norms for the Hong Kong version of the MoCA total and domain scores and the total score of the MoCA 5-minute protocol are described. Only 65.1% and 25.7% healthy controls and 45.2% and 19.0% patients scored above the conventional cutoff scores of 21/22 and 25/26 on the MoCA. Using classification with norm-derived cutoff scores as reference, locally derived cutoff score of 21/22 yielded a classification discrepancy of ≤42.4%. Discrepancy increased with higher age and lower education level, with the majority being false positives by single cutoffs. With the 25/26 cutoff of the original MoCA, discrepancy further increased to ≤74.3%. CONCLUSIONS: Conventional single cutoff scores are associated with substantially high rates of misclassification especially in older and less-educated patients with stroke. These results caution against the use of one-size-fits-all cutoffs on the MoCA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».