Validation and Optimal Cut-Off Scores of the Bahasa Malaysia Version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-BM) for Mild Cognitive Impairment among Community Dwelling Older Adults in Malaysia (Keesahan dan Skor Titik Potong Optimum Versi Bahasa Malaysia Penilaian Kognitif Montreal (MoCA-BM) untuk Kecelaan Kognitif Ringan dalam Kalangan Komuniti Rumah Warga Tua di Malaysia)
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to examine the reliability and validity of the Bahasa Malaysia version of the Montreal cognitive assessment (MoCA-BM) and to determine its optimal cut-off score among older adults with mild cognitive impairment (MCI), after adjustments for age, gender, levels of education, physical functioning and depressive symptoms. A total of 2237 community dwelling older adults aged 60 years and above were randomly selected for the study, excluding those with MMSE score below 14. Instruments administered were the MoCA-BM, the Malay Mini-Mental State Examination (MMMSE), the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), the Digit Span and the Digit Symbol subtests of the Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS), activities of daily living (ADL) and the Geriatric Depression Scale (GDS). MCI were determined using the Petersen’s 2014 criteria as the gold standard. SPSS version 22 was used for reliability and validity analysis and optimal cut-off score detection. Cronbach’s α of the MoCA-BM was 0.691 and concurrent validity was high between MoCA-BM and MMMSE scores (r=0.741). Optimal cut-off point for MoCA-BM to detect MCI among older adults in Malaysia was 17/18, with sensitivity of 68.2% and specificity of 61.3%. Using this cut-off, 38.9% of participants were detected to be at risk of MCI. In conclusion, MoCA-BM is a reliable and valid screening instrument for MCI among Malaysian elderly community. The newly derived optimal cut-off for MCI is much lower than the original MoCA with modest ability to discriminate between normal and MCI older adults in the community.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».