A-16 MoCA Subtest Analysis: Discriminating between Healthy Controls and MCI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a suitable, sensitive, and specific cognitive screener for detecting mild cognitive impairment (MCI). Previous research has found markers to discriminate between healthy controls and MCI on MoCA subtest scores. Specifically, MCI performed worse on executive functioning and attention tasks (i.e., inverse digits, serial 7’s, repetition, fluency, abstraction, and word recall). The aim of the present study is to assess for discrimination patterns in MoCA performance between healthy controls and MCI. Method Data was collected through the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC). A sample of healthy controls (n = 3776, 65% female, 80% White, 17% Black, 3% Asian/Pacific Islander) and MCI (n = 1143; 51% female, 82% White, 15% Black, 3% Asian/Pacific Islander) were examined. Results An initial independent t-test revealed a statistically significant difference in MoCA scores for healthy controls (M = 26.18, SD = 2.78) and MCI (M = 22.01, SD = 3.49; t(4917) = 36.91, p = 0.000, Cohen’s d = 1.32). Additional t-tests were performed to compare MoCA subtest scores and domain scores for diagnostic groups. There was a statistically significant difference for healthy controls and MCI groups across all MoCA subtests and domains. Further examination using normal distribution revealed worse performance on cube copy and word recall in MCI groups. Conclusions Consistent with previous findings, word recall was able to discriminate between healthy controls and MCI. However, this study was able to find discrimination in cube copy performance. These findings may guide clinicians to use these interval changes as early cognitive markers for impairment, allowing for early detection and intervention.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».