Optimal cutoffs for the Montreal Cognitive Assessment vary by race and ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), scored from 0 to 30, is used as a screening tool for mild cognitive impairment (MCI). The current cutoff (26) may not be optimal among minorities. METHODS: Data from the National Alzheimer's Coordinating Center Uniform Data Set March 2018 data freeze was used to calculate optimal cutoffs for detection of MCI and dementia by race/ethnic group and education. RESULTS: Of the 3895 individuals included, 80.7% were non-Hispanic White, 15.0% were non-Hispanic Black, and 4.2% were Hispanic. Optimal cutoffs for detection of MCI were 25 among non-Hispanic Whites, 24 among Hispanics, and 23 among non-Hispanic Blacks. Optimal cutoffs for detection of dementia were 19 among non-Hispanic Whites and 16 for both non-Hispanic Blacks and Hispanics. Lower educational attainment produced lower optimal cutoffs. DISCUSSION: Our findings suggest cutoffs may need to be stratified by race/ethnicity and education to ensure detecting MCI from normal and MCI from dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».