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Enregistrement W4380893705 · doi:10.1002/alz.064520

Modality matters for health disparity groups on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA): Findings from the Einstein Aging Study (EAS)

2023· article· en· W4380893705 sur OpenAlexaboutno aff
Cuiling Wang, Caroline O. Nester, Katherine H. Chang, Laura A. Rabin, Ali Ezzati, Richard B. Lipton, Mindy J. Katz

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentGerontologyMedicineIntraclass correlationEthnic groupDementiaPsychologyDemographyCognitionClinical psychologyCognitive impairmentPsychiatryInternal medicinePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Telephone‐Montreal Cognitive Assessment (T‐MoCA) is a widely‐used, remotely administered cognitive screen. The T‐MoCA demonstrates adequate psychometric properties and may be used when standard, in‐person administration of the MoCA is not feasible (Katz et al., 2020). There is a critical need to investigate the agreement of the T‐MoCA across administration modalities (in‐person versus telehealth) among ethnically and racially diverse populations. Methods The Einstein Aging Study (EAS) includes a community‐based of racially/ethnically diverse community‐dwelling individuals, ≥ age 70 from the Bronx, NY. Participants (N = 424) were free of dementia at enrollment and completed the T‐MoCA along with in‐person neuropsychological tests including the MoCA‐22, which excludes items unsuitable for telephone administration paralleling the T‐MoCA (Table 1). Intraclass correlation coefficients (ICCs) between T‐MoCA and MoCA‐22 were used to measure agreement. Linear mixed effects models were applied to compare mean scores and ICCs among ethnic/racial groups, with and without adjusting for age, gender, education and depressive symptoms. Results Participants were on average 78.2 years, 65.8% female, 47.6% non‐Hispanic White, 38.0% non‐Hispanic Black, and 14.4% Hispanic. There was no significant difference between mean T‐MoCA and MoCA‐22 scores and no differential associations with age, gender, education, and depressive symptoms. For both modalities, NH Black (difference ‐1.54, p<.0001) and Hispanic (difference ‐2.04, p<.0001) groups demonstrated significantly lower scores compared to non‐Hispanic Whites (Table 2). As shown in Table 2, ICCs among non‐Hispanic White, non‐Hispanic Black, and Hispanic groups were 0.64, 0.50 and 0.42, respectively, and comparisons of ICCs to non‐Hispanic White were significantly lower in non‐Hispanic Black (p = 0.0495) and borderline significant in Hispanic participants (p = 0.0552). Findings were similar after adjusting for covariates. Conclusion The agreement between telephone and in‐person modalities of the MoCA was weaker in non‐Hispanic Black and Hispanic participants (compared to non‐Hispanic White). Further investigation of factors and/or items that contribute to these lower correlations is warranted. Although the T‐MoCA and other remotely administered cognitive screens have the potential to broaden accessibility to marginalized groups, researchers must use caution when developing or selecting appropriate demographically adjusted norms and interpreting scores of diverse older adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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