경도인지장애 선별검사로서 Montreal Cognitive Assessment-Korea (MoCA-K)의 규준 연구
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : This study aimed to present normative data and cut-off points for older Korean adults completing the Montreal Cognitive Assessment - Korean (MoCA-K), which is used as a screening test for mild cognitive impairment in Korea. Methods : A total of 195 healthy adults ≥60 years were recruited. All participants completed the MoCA-K and the Korean - Mini-Mental State Examination (MMSE-K) to assess their cognitive function. Participants were divided into six groups based on their age: 60-64 years, 65~69 years, 70~74 years, 75~79 years, 80~84 years, and 85~89 years. Results : The results revealed that MoCA-K score decreased significantly with age (mean score ± standard deviation [SD]; 27.63±2.80 in subjects aged 60~64 years; 27.00±2.39 in subjects aged 65~69 years; 24.94±2.96 in subjects aged 70~74 years; 24.74±3.37 in subjects aged 75~79 years; 22.59±4.72 in subjects aged 80~84 years; and 18.83±5.38 in subjects aged 85~89 years; p<.001). Additionally, MoCA-K score also increased significantly with educational level (mean score±standard deviation [SD]; 19.95±4.78 in no formal education group; 24.95±2.22 in elementary school graduated group; 26.35±2.72 in middle school graduated group; 28.32±1.36 in high school graduated group; and 28.50±1.51 in more than college graduated group; p<.001). The optimal cut-off points were 24/25 for 60~69 years old group, 21/22 for 70~79 years old group, 17/18 for 80~84 years old group, and 13/14 for 85~89 years old group. The optimal cut-off points were 15/16 for individuals who were illiterate, 22/23 for individuals with 6 years of education, 22/24 for individuals with 9 years of education, and 26/27 for individuals with 12 or more years of education. Conclusions : This study presents normative data and cut-off points for the MoCA-K in older Korean adults. This data will facilitate more accurate detection and follow-up of the risk of mild cognitive impairment in this population, taking into consideration age and education. Future studies are required that should focus on the cut-off score on the level of education according to age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».