Normative and Equated Data of the Original and Basic Versions of the Montreal Cognitive Assessment among Community Dwelling Saudi Arabians
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Currently, there are standard and basic versions of the MoCA, the latter designed for those with lower educational achievements. Community-based normative data on these versions of the MoCA from Arabic populations are deficient, and there is little data demonstrating how both scales perform in comparison. We aim to obtain normative performances from both versions and equate the measures of both scales. Methods. Community-based recruitment of healthy volunteers ≥ 18 years of age. Participants underwent testing with both versions. Demographic data was collected with regard to age, gender, years of education, diabetes, and hypertension. Regression analysis was performed to determine significance of variables, and the circle-arc equating method was used to equate the two scores from each scale. Results. 311 participants were included in the study. The mean (sd) age was 45.8 (15.96), females were 184 (59.16%), and the duration of education was 12.7 (5.67) years. The mean scores on the MoCA-A and MoCA-B were 21.47 (4.53) and 24.37 (4.71) ( P < 0.0001 ), respectively. Multivariate regression showed significance of age and years of education in both versions (both variables with P < 0.0001 ). Correlation coefficient between the two scales was 0.77 ( P < 0.0001 ). The largest equated difference between both MoCA versions was four points in those scoring from 10-20 on the MoCA-A. Conclusion. We present normative data from a large Saudi Arabian community-based sample with two different MoCA tests, and an equating graph is presented to determine the corresponding expected performance between the two scales.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».