Normative Data of Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, and Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale of Community-Dwelling Older Adults in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Appropriate tools and references are essential for evaluating individuals' cognitive levels. This study validated the Taiwan version of the Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive subscale (ADAS-cog) and provided normative data for the Mini-Mental State Examination (MMSE), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and ADAS-cog in community-dwelling older adults. METHODS: MMSE, MoCA, and ADAS-cog were administered to 150 nondemented healthy adults aged 55-85 years during 2018-2020 as part of the Northeastern Taiwan Community Medicine Research Cohort. ADAS-cog was translated from the original English version to traditional Chinese with cultural and language considerations in Taiwan. Cronbach's alpha (α) tested the reliability of ADAS-cog, and Pearson correlations examined its external validity using MMSE and MoCA as comparisons. Normative data were generated and stratified by age and education, and the one-way analysis of variance compared scores between age and education groups. Another 20 hospital-acquired participants with cognitive impairment joined the 150 healthy participants. Comparisons in the Clinical Dementia Rating (CDR) tiers tested the discriminability of the tests for different cognitive levels. The area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) analyzed the power of ADAS-cog in predicting CDR 0.5 from CDR 0. RESULTS: The Taiwan version of ADAS-cog had fair reliability between items (α = 0.727) and good correlations to MMSE (r = -0.673, p < 0.001) and MoCA (r = -0.746, p < 0.001). The normative data of MMSE, MoCA, and ADAS-cog showed ladder changes with age (p = 0.006, 0.001, and 0.437) and education (p < 0.001, <0.001, and <0.001) in the 150 nondemented older adults. Next, in the 170 mixed participants from the communities and the hospital, MMSE, MoCA, and ADAS-cog scores were well differentiable between CDR 0, 0.5, and 1. In addition, ADAS-cog discriminated CDR 0.5 from 0 by an AUROC of 0.827 (p < 0.001). DISCUSSION/CONCLUSION: The three structured cognitive tests consistently reflect cognitive levels of healthy older adults. The Taiwan version of ADAS-cog is compatible with MMSE and MoCA to distinguish people with mildly impaired from normal cognition. In addition, this study derived MMSE, MoCA, and ADAS-cog norms tailored to demographic factors. The findings highlight the need for stratification of age and education rather than applying a fixed cutoff for defining normal and abnormal cognition.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».