Montreal Cognitive Assessment (MoCA): normas para la población del área metropolitana de Rosario, Argentina
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Population aging is a global phenomenon linked to increased life expectancy. In Argentina, it is expected that by 2025 those over 60 will represent 17.3% of the population, while by 2050 it will rise to 25.3%. Among the pathologies associated with aging, cognitive impairment and dementias represent an important problem for public health and demand effective instruments for their early detection. OBJECTIVE: Obtain normative data for the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Argentine adults and seniors in the Rosario Metropolitan Area. SUBJECTS AND METHODS: The MoCA-Spanish version was administered according to the instructions published in the original version. An ad hoc survey was also administered to collect sociodemographic information and medical history. The influence of some sociodemographic variables on performance was analyzed. 225 adult residents of the Rosario Metropolitan Area participated in the final sample (age: M = 66.1, standard deviation = 8.7). RESULTS: Educational level predicted 13% of the variance of the total MoCA score, -F (3, 221) = 12.11; p < 0.01-. Other variables considered, such as age and sex, were not significant for predicting the score. CONCLUSION: The normative data obtained suggest a cut-off point of 18 for people with primary education and of 22 for people with secondary or higher education. It should be noted that they are below those indicated in the pre-existing regulatory data. The importance of using norms adjusted to the sociocultural context is highlighted.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».