Validation of the Chinese Version of Montreal Cognitive Assessment Basic for Screening Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the effectiveness of the Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment Basic (MoCA-BC) as a screening tool for detecting mild cognitive impairment (MCI) in Chinese elderly adults. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Huashan Hospital, Shanghai, China. PARTICIPANTS: Individuals with MCI (n = 264) and mild Alzheimer's disease (AD) (n = 160) were recruited from the Memory Clinic, Huashan Hospital; cognitively normal controls were recruited from Jinshan Community, Shanghai, China (n = 280). MEASUREMENTS: MoCA-BC scores. RESULTS: The MoCA-BC had good criterion-related validity (Pearson correlation coefficient MoCA-BC vs MMSE = 0.787) and reliable internal consistency (Cronbach alpha = 0.807). The optimal cutoff scores for MCI screening were 19 for individuals with no more than 6 years of education, 22 for individuals with 7 to 12 years of education, and 24 for individuals with more than 12 years of education. The MoCA-BC was superior to the MMSE for detecting MCI, with optimal sensitivity and specificity across all education groups using the above cutoff scores. CONCLUSION: The MoCA-BC is a reliable cognitive screening test across all education levels in Chinese elderly adults, with high acceptance and good reliability.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».