Longitudinal Measurement Properties of the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has started to be widely used in longitudinal investigations to measure changes in cognition. However, the longitudinal measurement properties of MoCA have not been investigated. We aimed to examine the measurement invariance of individual MoCA items across four time points. Methods: We used longitudinal data collected between 2014 and 2017 from a cohort study on health and well-being of older adults in Hong Kong. The Cantonese version of the MoCA was used. We applied multiple group confirmatory factor analysis of ordinal variables to examine measurement invariance by educational level and across time points. Invariant items were identified by sequential model comparisons. Results: We included 1029 participants that answered MoCA items across all time points. We found that items Cube, Clock Hand and Clock Number had significantly different item parameters between participants with and without formal education at all time points. The selected model (RMSEA=0.031; SRMR=0.064) indicated that eight items (Trail, Cube, Clock Shape, Clock Number, Clock Hand, Abstraction, Short-term Memory, and Orientation) did not exhibit measurement invariance over time. However, the differences in item parameter estimate over time were marginal. Accounting for the lack of measurement invariance did not substantially affect classification properties based on cutoff values at the 2nd ( major neurocognitive disorder) and 7th (mild cognitive impairment) percentile. Conclusion: Our findings support using MoCA to assess changes in cognition over time in the study population. Future research should examine the longitudinal measurement properties of the test in other populations with different characteristics.
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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 | 0,020 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».