Confirmatory factor analysis of the Montreal Cognitive Assessment in evaluating elderly mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the psychometric potential of the Montreal Cognitive Assessment Scale-Beijing (MoCA-BJ) as a screening instrument for mild cognitive impairment (MCI) in older adults in Wuhan communities of central China. Methods MoCA-BJ and Mini-Mental State Examination (MMSE) were adopted to assess the MCI of 381 older adults from 13 communities in Wuhan in 2015. Confirmatory factor analysis was conducted to evaluate the construct validity of MoCA-BJ, and the relationship between all aspects of cognitive function and MoCA different dimensions. Results MoCA-BJ had acceptable reliability (w=0.76), and MoCA-BJ and MMSE estimation results were highly correlated (r=0.73, P<0.01). By comparing three measurement models through confirmatory factor analysis, we found that the MoCA-BJ scale had two factors (F1: visual space executive function, F2: memory-based other cognitive functions) in model 3, fit degree of which was higher than model 1 by one factor, and there was a statistically significant difference in the number of factors between model 1 and model 3 (χ2dif=8.73, P<0.01). Conclusions The MoCA-BJ has two underlying factors that respectively represent two highly correlated but distinct factors, cognition and visual-spatial. Uninformative items should be revised with culturally sensitive items and the cut-off point for mild impairment should also be altered. Key words: Cognition disorders; Factor analysis, statistical; Montreal Cognitive Assessment Scale
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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 | 0,030 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».