Factor structure of the <scp>Montreal Cognitive Assessment</scp> in <scp>Parkinson</scp> disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a common tool for screening mild cognitive impairment (MCI) and dementia. Studies in multiple clinical groups provide evidence for various factor structures mapping to different cognitive domains. We tested the factor structure of the MoCA in a large cohort of early Parkinson disease (PD). MATERIALS AND METHODS: Complete MoCA data were available from an observational cohort study for 1738 patients with recent-onset PD (64.6% male, mean age 67.6, SD 9.2). Confirmatory factor analysis (CFA) was applied to test previously defined two-factor, six-factor, and three-factor models in the full sample and in a subgroup with possible cognitive impairment (MoCA < 26). Secondary analysis used exploratory factor analysis (EFA; principal factors with oblique rotation). RESULTS: /df 17.77, root mean square error of approximation [RMSEA] 0.10, comparative fit index [CFI] 0.74, Tucker-Lewis index [TLI] 0.69, standardised root mean square residual [SRMR] 0.07) indicated poorer fit than did previous studies. Findings were similar in the two-factor and three-factor models. EFA suggested an alternative six-factor solution (short-term recall, visuospatial-executive, attention/working memory, verbal-executive, orientation, and expressive language), although CFA did not support the validity of the new model. CONCLUSIONS: The factor structure of the MoCA in early PD was not consistent with that of previous research. This may reflect higher cognitive performance and differing demographics in our sample. The results do not support a clear, clinically relevant factor structure in an early PD group, suggesting that the MoCA should be followed with detailed assessment to obtain domain-specific cognitive profiles.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».