Montreal Cognitive Assessment: Exploring the impact of demographic variables, internal consistency reliability and discriminant validity in a South African sample
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is widely used to screen for cognitive impairment and has shown a good capacity to identify cognitive impairment. However, its psychometric properties have not been sufficiently studied in the South African context. Therefore, this study aimed to investigate (1) the influence of demographic variables (age, years of education, and gender) on total MoCA scores; (2) the internal consistency reliability of the test and (3) the discriminant validity of the total MoCA score. This study analysed secondary quantitative data, utilising a cross-sectional, between-subjects design. All participants completed the English MoCA version 8.1. The control sample (n = 89) included healthy South African adults who speak English as a second or third language and who have been educated in public schools. The clinical sample (n = 83) included patients with human immunodeficiency virus (HIV) and a comorbid disorder, either psychiatric (n = 70) or neurocognitive (n = 13). Total MoCA scores were significantly correlated with years of education (p 0.001) and age (p = 0.007) but not gender. Cronbach’s alpha was 0.64 revealing moderate internal consistency. The total MoCA score was not a significant predictor of diagnostic status, indicating poor discriminant validity of the MoCA in this sample. The MoCA appears not to be a useful screening or diagnostic tool in samples with similar characteristics.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».