Normative Data for the Montreal Cognitive Assessment in Middle-Aged and Elderly Quebec-French People
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Given that aging is associated with higher risk of cognitive decline and dementia, improving early detection of cognitive impairment has become a research and clinical priority. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a screening instrument used to assess different aspects of cognition. Despite its widespread use, norms adjusted to the sociodemographics of Quebec-French people are not yet available. Such norms are however important because performance on neuropsychological tests varies according to sociodemographic variables including age, sex, and education. As such, the present study aimed to establish normative data for the MoCA in middle-aged and elderly Quebec-French population. METHOD: For that purpose, 1,019 community-dwelling older adults aged between 41 and 98 were recruited. Participants from 12 recruiting sites completed the MoCA. Regression-based normative data were produced and cross-validated with a validation sample (n = 200). RESULTS: Regression analyses indicated that older age, lower education level, and male sex were associated with poorer MoCA scores. The best predictive model included age (p < .001), education (p < .001), sex (p < .001), and a quadratic term for education (education X education; p < .001). This model explained a significant amount of variance of the MoCA score (p < .001, R2 = 0.26). A regression equation to calculate Z scores is presented. CONCLUSIONS: This study provides normative data for the MoCA test in the middle-aged and elderly French-Quebec people. These data will facilitate more accurate detection and follow-up of the risk of cognitive impairment in this population, taking into account culture, age, education, and sex.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».