Application of Montreal Cognitive Assessment to cognitive function evaluation in the old-elderly
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the application of Montreal Cognitive Assessment(MoCA) to cognitive impairment evaluation in the old-elderly.Methods One hundred and seventeen retired residents aged 80 years or older were recruited and both MoCA and Mini-Mental State Examination (MMSE) were conducted to assess their cognitive conditions,then the results of both scales for subjects with different educational levels,different ages and different genders were analyzed with SPSS software.Results MoCA scores ranged from 4 to 29(22.72±4.35),MMSE scores ranged from 5 to 30(26.35±3.30).The overall scores of MoCA were lower than those of MMSE.Additionally,MoCA scored less than MMSE for different educational levels,different ages as well as for different genders.The score differences between the two scales were statistically significant(P0.05,P0.01).The items of MoCA sorted in descending order on the basis of the damage degree were as follows;delayed recall,visuospatial and executive function,language, abstract thinking,orientation,naming,calculation,attention.Age(β=-0.293,P=0.001) and educational level(β=0.685,P=0.009) were influential factors for MoCA scores.Conclusion MoCA is applicable to evaluating cognitive impairment of the old-elderly and is better than MMSE in diagnosis of 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».