Application of MoCA Scale in cognitive function assessment of healthy subjects
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the application of MoCA Scale in cognitive function assessment of healthy subjects.Methods The cognitive function of 1350healthy subjects was assessed according to the MoCA Scale(Beijing version).Of the 857volunteers with their cognitive function assessed according to the the MoCA Scale(Beijing version),777were included in our analysis except for 80who were diagnosed with cognitive impairment.The 777subjects were divided into 65years old group(n=175),65-69years old group(n=200),70-74years old group(n=145), 75-79years old group(n=124),and≥80years old group(n=133),and into≤12years education group(n=153)and 13-20years education group(n=624).Results The total MoCA score was significantly different in different age groups and different education years groups(P 0.01).However,the time and place orientation score were significantly different in the other groups(P0.05).However,the naming and digital width score were significantly different in the other groups(P0.05).Multivariate linear analysis showed that age was negatively related with the total MoCA score(β=-0.639,P=0.000),education years were positively related with the total MoCA score(β=0.741,P=0.000).The MoCA score was≤25in65years old group,≤ 24in 65-69years old group,≤24in 70-74years old group,≤23in 75-79years old group,≤ 19in≥80years group,and≤20in≤12years education group,≤24in 13-20years education group.Conclusion The MoCA score of cognitive imairment is different in healthy subjects,attention should thus be paid to different individuals,especially to those with a lower education level and those at advanced age.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».