A-36Comparative MoCA Performance in Elderly Community Dwelling African, Hispanic, and Caucasian Americans Diagnosed with Dementia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Comparative data for the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) specific to ethnic minority groups drawn from the same population are limited (Rossetti et al., 2017). Therefore, this study was conducted to report descriptive and comparative data from patients at a single community memory clinic. Method: The MoCA was administered to 888 participants (55.7% females, 91.4% Caucasian, 5.4% African American, 3.2% Hispanic) as a cognitive screening measure prior to a neuropsychological evaluation in which they were diagnosed with dementia. The mean age was 78.56 years (SD = 6.17, range 45–85), and the average education level was 13.40 years (SD = 2.76). Results: A two-way ANOVA examined the role of race/ethnicity and sex on MoCA scores. Race had a significant main effect on MoCA score for those diagnosed with dementia (F(2,882) = 3.58, p = 0.03), while sex did not affect MoCA score (F(1,882) = 0.98, p = 0.32). Post-hoc tests revealed Caucasian MoCA scores (M = 17.62) were significantly different from African American scores (M = 16.13) (p = 0.018). There were no significant differences between Caucasian and Hispanic scores (M = 16.50) (p = 0.177) and Hispanic and African American scores (p = 0.712). There were no significant interactions. Conclusion: Interpreting scores that are not normed from a representative ethnic population may result in inaccurate diagnostic classification (Pedraza, et al., 2012). Findings suggest that previously established MoCA cutoff scores may not characterize performance accurately among ethnic minorities versus Caucasians who live in the same geographic area.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle