51 Importance of Using Baseline Verbal Abilities When Interpreting the MOCA Test Performance
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The Montreal Cognitive Assessment (MOCA) is widely used as a mental status screening test to detect cognitive impairment in adults over 55 years of age. Performance on this test ranges from 0 to 30. One point is given to individuals with 12 or lower years of education. This accommodation is based on the fact that low education may be a risk factor for dementia (Milani et al., 2018). However, studies suggest the one-point adjustment may not be sufficient to address the impact of low education on test performance (Malek-Ahmadi et al., 2015). The aim of this study is to compare the effects of educational achievement versus baseline verbal abilities on MOCA performance. Participants and Methods: Fifty patients (25 male; mean age=72.78, SD = 8.11; mean education=16.18, SD = 2.73) with cognitive concerns were referred to Massachusetts General Brigham. All underwent neuropsychological evaluation, including screening with the MOCA. Total MOCA scores were calculated. In this patient group, the MOCA scores ranged from 10 to 29 (mean=22, SD=5.129). Measures of literacy (Wechsler Test of Adult Reading or Test of Premorbid Functioning) were used to estimate baseline verbal abilities. Educational achievement was based on self-reported years of education. Results: Correlational analyses included the Total MOCA scores, measures of literacy, and years of education. Performance on the MOCA significantly correlated with measures of literacy, r(43)=.578, p< .001, and a stepwise regression analysis revealed that literacy predicted performance on the MOCA, R2=.041, F(3,139)= 9.172, p<.001. Years of education correlated with measures of literacy, r(44)=.494, p< .001, but not with performance on the MOCA. Conclusions: Findings suggest that education-adjusted scoring on the MOCA may not be sufficient to “level the playing field” in terms of MOCA performance. Years of education had less of an effect on the Total MOCA scores than did baseline verbal abilities. It may be the case that literacy has a more robust effect on MOCA performance due to the inherent verbal nature of the MOCA. Data from this study highlight the importance of considering a patient’s baseline verbal abilities in the interpretation of their MOCA performance.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».