Psychometric Properties of the Persian Montreal Cognitive Assessment in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a cognitive screening test widely used in clinical practice and suited for the detection of Mild Cognitive Impairment (MCI). The aims were to evaluate the psychometric properties of the Persian MoCA as a screening test for mild cognitive dysfunction in Iranian older adults and to assess its accuracy as a screening test for MCI and mild Alzheimer disease (AD). METHOD: One hundred twenty elderly with a mean age of 73.52 ± 7.46 years participated in this study. Twenty-one subjects had mild AD (MMSE score ≤21), 40 had MCI, and 59 were cognitively healthy controls. All the participants were administered the Mini-Mental State Examination (MMSE) to evaluate their general cognitive status. Also, a battery of comprehensive neuropsychological assessments was administered. RESULTS: The mean score on the Persian version of the MoCA and the MMSE were 19.32 and 25.62 for MCI and 13.71 and 22.14 for AD patients, respectively. Using an optimal cutoff score of 22 the MoCA test detected 86% of MCI subjects, whereas the MMSE with a cutoff score of 26 detected 72% of MCI subjects. In AD patients with a cutoff score of 20, the MoCA had a sensitivity of 94% whereas the MMSE detected 61%. The specificity of the MoCA was 70% and 90% for MCI and AD, respectively. DISCUSSION: The results of this study show that the Persian version of the MoCA is a reliable screening tool for detection of MCI and early stage AD. The MoCA is more sensitive than the MMSE in screening for cognitive impairment, proving it to be superior to MMSE in detecting MCI and mild AD.
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 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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».