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Enregistrement W2987514840 · doi:10.1002/gps.5234

Factor structure of the <scp>Montreal Cognitive Assessment</scp> in <scp>Parkinson</scp> disease

2019· article· en· W2987514840 sur OpenAlexaboutno aff
Callum Smith, Jonathan Cavanagh, Matthew P. Sheridan, Katherine A. Grosset, Breda Cullen, Donald G. Grosset

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesParkinson's UKNeurosciences Research Foundation
Mots-clésConfirmatory factor analysisMontreal Cognitive AssessmentPsychologyCognitionExploratory factor analysisDementiaStructural equation modelingCohortCohort studyAudiologyClinical psychologyPsychometricsMedicineDiseaseInternal medicinePsychiatryStatisticsCognitive impairmentMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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