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Enregistrement W4387002165 · doi:10.1080/13854046.2023.2261634

Reliability and validity of the Montreal Cognitive Assessment’s auditory items (MoCA-22)

2023· article· en· W4387002165 sur OpenAlexaboutno aff
Alinda Lord, Nicholas R. Amitrano, David Andrés González

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDiscriminant validityReceiver operating characteristicConfirmatory factor analysisPsychologyDementiaCognitionConvergent validityNeurocognitiveCronbach's alphaAudiologyStructural equation modelingPsychometricsClinical psychologyStatisticsMedicineCognitive impairmentPsychiatryInternal consistencyInternal medicineMathematicsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the latent structure, internal consistency, convergent and discriminant validity, diagnostic accuracy, and criterion validity of the Montreal Cognitive Assessment’s auditory items (MoCA-22), which has previously been evaluated in small samples if at all. Methods: 11,284 participants completed the MoCA over 1–2 visits to an Alzheimer Disease Research Center (Mage = 69.2, Meducation = 15.9, 57.6% women, 92.4% non-Hispanic white). MoCA-22 items were probed with alpha, omega, confirmatory factor analysis, and test-retest correlations. Scores were related to measures of neurocognition, daily functioning, behavioral-psychological symptoms (BPS), and vision performance for convergent-discriminant and criterion validity. Dementia stage was used to calculate area under the receiver operating characteristic (AUC-ROC) curves and cutoffs for mild cognitive impairment (MCI) and dementia. Results: A single-factor had good fit (CFI = .961; TLI = .945; RMSEA = .061; SRMR = .031), with good internal consistency (Omega total = .83) and test-retest consistency (ICC = .92 at 2.7 years). The strongest convergent correlations were with general cognition and executive functioning, while discriminant validity was demonstrated with its weakest and negative correlations being with BPS. There was strong classification accuracy in distinguishing MCI from normal cognition (AUC = .79; optimal cutoff point < 18), and mild-to-moderate dementia from MCI (AUC = .85; optimal cutoff point < 13). Furthermore, the MoCA-22 had negligible-to-small differences among those with and without vision limitations. Conclusions: These findings add to the evidence of the MoCA-22’s utility and it serves as a useful cognitive screening tool with sound reliability and validity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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