Detection of Mild Cognitive Impairment Among Community-Dwelling African Americans Using the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish a cut score for the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) that distinguishes mild cognitive impairment (MCI) from normal cognition (NC) in a community-based African American (AA) sample. METHODS: A total of 135 AA participants, from a larger aging study, diagnosed MCI (n = 90) or NC (n = 45) via consensus diagnosis using clinical history, Clinical Dementia Rating score, and comprehensive neuropsychological testing. Logistic regression models utilized sex, education, age, and MoCA score to predict MCI versus NC. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis determined a cut score to distinguish MCI from NC based on optimal sensitivity, specificity, diagnostic accuracy, and greatest perpendicular distance above the identity line. ROC results were compared with previously published MoCA cut scores. RESULTS: The MCI group was slightly older (MMCI = 64.76[5.87], MNC = 62.33[6.76]; p = .033) and less educated (MMCI = 13.07[2.37], MNC = 14.36[2.51]; p = .004) and had lower MoCA scores (MMCI=21.26[3.85], MNC = 25.47[2.13]; p < .001) than the NC group. Demographics were non-significant in regression models. The area under the curve (AUC) was significant (MoCA = .83, p < .01) and an optimal cut score of <24 maximized sensitivity (72%), specificity (84%), and provided 76% diagnostic accuracy. In comparison, the traditional cut score of <26 had higher sensitivity (84%), similar accuracy (76%), but much lower specificity (58%). CONCLUSIONS: This study provides a MoCA cut score to help differentiate persons with MCI from NC in a community-dwelling AA sample. A cut score of <24 reduces the likelihood of misclassifying normal AA individuals as impaired than the traditional cut score. This study underscores the importance of culturally appropriate norms to optimize the utility of commonly used cognitive screening measures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».