The Colorado Cognitive Assessment (CoCA): Development of an Advanced Neuropsychological Screening Tool
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Colorado Cognitive Assessment (CoCA) was designed to improve upon existing screening tests in a number of ways, including enhanced psychometric properties and minimization of bias across diverse groups. This paper describes the initial validation study of the CoCA, which seeks to describe the test; demonstrate its construct validity; measurement invariance to age, education, sex, and mood symptoms; and compare it to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). METHOD: Participants included 151 older adults (MAge = 71.21, SD = 8.05) who were administered the CoCA, MoCA, Judgment test from the Neuropsychological Assessment Battery (NAB), 15-item version of the Geriatric Depression Scale (GDS-15), and 10-item version of the Geriatric Anxiety Scale (GAS-10). RESULTS: A single-factor confirmatory factor analysis model of the CoCA fit the data well, CFI = 0.955; RMSEA = 0.033. The CoCA factor score reliability was .84, compared to .74 for the MoCA. The CoCA had stronger disattenuated correlations with the MoCA (r = .79) and NAB Judgment (r = .47) and weaker correlations with the GDS-15 (r = -.36) and GAS-10 (r = -.15), supporting its construct validity. Finally, when analyzed using multiple-indicators, multiple-causes (MIMIC) modeling, the CoCA showed no evidence of measurement noninvariance, unlike the MoCA. CONCLUSIONS: These results provide initial evidence to suggest that the CoCA is a valid cognitive screening tool that offers numerous advantages over the MoCA, including superior psychometric properties and measurement noninvariance. Additional validation and normative studies are warranted.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».