Influence of Social and Demographic Factors on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Test in Rural Population of North-Eastern Greece
Notice bibliographique
Résumé
The current study aims to investigate the influence of socio-demographic factors on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test results in a Greek-speaking population consisting of a sample of healthy older adults, individuals with mild cognitive impairment (MCI), and dementia patients in rural areas. In addition, the current research focuses on determining optimal cut-off scores for the clinical diagnoses of MCI and dementia. The data originated from 283 participants in an ongoing registry of the Neurology Department of Alexandroupolis University Hospital, recruited in different rural districts of north-eastern Greece, across a broad range of educational and occupational categories. Total and sub-domain scores for the MoCA varied significantly, according to sex, age, and education, among the three study groups. The optimal cut-off points of 25/26 for the MoCA total score was determined to classify healthy subjects from individuals with MCI, 24 to discriminate healthy participants from demented, and 21/22 to discriminate subjects with MCI from dementia. Overall, the clinical use of the MoCA test can be supported by demographically adjusted standard scores in a Greek-speaking rural population. These findings serve to improve the diagnostic accuracy and utility of the MoCA test.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».