Normative Data for the Montreal Cognitive Assessment in Greek Older Adults With Subjective Cognitive Decline, Mild Cognitive Impairment and Dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to provide normative data for the MoCA in a Greek cohort of people older than 60 years who meet criteria for subjective cognitive decline (SCD), mild cognitive impairment (MCI), or dementia in order to optimize cutoff scores for each diagnostic group. METHOD: Seven hundred forty-six community-dwelling older adults, visitors of the Day Center of Alzheimer Hellas were randomly chosen. Three hundred seventy-nine of them met the criteria for dementia, 245 for MCI and 122 for SCD. RESULTS: < .001). A cutoff score of 23 for low educational level (≤6 years) can distinguish people with SCD from MCI (sensitivity 71.4%, specificity 84.2%), while 26 is the cutoff score for middle educational level (7-12 years; sensitivity 73.2%, specificity 67.0%) and high educational level (≥13 years; sensitivity 77.6%, specificity 74.7%). Montreal Cognitive Assessment can discriminate older adults with SCD from dementia, with a cutoff score of 20 for low educational level (sensitivity 100%, specificity 92.3%) and a cutoff score 23 for middle educational level (sensitivity 97.6%, specificity 92.7%) and high educational level (sensitivity 98.5%, specificity 100%). CONCLUSION: Montreal Cognitive Assessment is not affected by age or gender but is affected by the educational level. The discriminant potential of MoCA between SCD and MCI is good, while the discrimination of SCD from dementia is excellent.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».