Scaling Cognitive Domains of the Montreal Cognitive Assessment: An Analysis Using the Partial Credit Model
Notice bibliographique
Résumé
The psychometric properties of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were examined by using the Partial Credit Model. The study sample included 897 participants who were distributed into two main subgroups: (I) the clinical group (90 patients with Mild Cognitive Impairment, 90 patients with Alzheimer's disease, 33 patients with Frontotemporal Dementia, and 34 patients with Vascular dementia, whose diagnoses were previously established according to a consensus that was reached by a multidisciplinary team, based on the international criteria) and (II) the healthy group (composed of 650 cognitively healthy community dwellers). The results show (i) an overall good fit for both the items and the persons' values, (ii) high variability for the cognitive performance level of the cognitive domains (ranging between 1.90 and -3.35, where "Short-term Memory" was the most difficult item and "Spatial Orientation" was the easiest item) and between the subjects on the scale, (iii) high reliability for the estimation of the persons' values, (iv) good discriminant validity and high diagnostic utility, and (v) a minimal differential item functioning effect related to of pathology, gender, age, and educational level. MoCA and its cognitive domains are suitable measures to use for screening the cognitive status of cognitively healthy subjects and patients with cognitive impairment.
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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 | 0,025 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».