O4‐10‐01: Item response theory analysis of the montreal cognitive assessment from the Alzheimer's disease neuroimaging initiative
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) samples a broad range of cognitive abilities and is sensitive to Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer's dementia (AD). We previously presented an item response theory analysis (IRT) of the MoCA, demonstrating its desirable psychometric properties as a test of global cognitive function in an ADRC setting (N=275). Here, we replicate those findings using a larger sample from ADNI, further investigating whether certain items perform differently by sex, education, or diagnosis. 1,199 participants (age = 73.0 ± 7.0, range = 55.0, 89.6; 45.9% Female; 92.3% White; years of education = 16.2 ± 2.7) completed the MoCA in the ADNI study, and were diagnosed as Normal Control (29.4%), MCI (57.2%), or AD (13.4%) by consensus. We estimated a two-parameter logistic graded response model using MoCA item-level data. Differential item functioning (DIF) was examined using the program IRTLRDIF. IRT analysis revealed that most MoCA items have high factor loadings (standardized [N(0,1)] r's>0.6), suggesting most are correlated well with the latent trait (Fig. A, y-axis), and have a desirably broad spread in item difficulty (Fig. A, x-axis). DIF by sex indicated that men were more likely to answer Serial 7, Trails B, and Watch items correctly across all levels of cognitive ability (Fig B), while women were more likely to answer Numbers and Face-Delayed Recall (at higher levels of ability) correctly. DIF by education was significant for the Fluency, Abstraction, Cube, Hand, and Year items; individuals with >12 years of education were more likely to provide correct responses on these items controlling for cognitive ability (Fig. C). DIF by diagnosis showed that Normal Controls provided correct responses to orientation items (i.e. Date, Day, Place) than MCI/AD participants regardless of cognitive ability (Fig. D). Figure
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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 | 0,017 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».