LONGITUDINAL CHANGE IN PERFORMANCE ON THE MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT IN THE PEOPLE WITH DEMENTIA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a widely employed cognitive screening tool, is designed to identify mild cognitive impairment and diverse forms of dementia. Through its multidimensional evaluation of cognitive domains, MoCA supports clinicians in precise assessment and intervention planning for individuals manifesting cognitive deficits. Despite MoCA’s prevalence, limited research has explored its temporal dynamics in individuals experiencing memory loss, particularly across different stages of dementia. This study examined the MoCA changes of a longitudinal study analyzing the conversational speech in 8 older adults (5 males 3 females) with mild- to moderate-stage of dementia. Repeated biweekly measures at 12 intervals over six months were employed to gauge changes in total MoCA scores and its sub-tasks. Our findings reveal: 1) a significant negative correlation (r=-0.22, p=0.03) between the total MoCA score and the total time spent in tests; 2) most participants present a positive correlation (r=0.03 to 0.6) in their first memory trial session and a negative correlation (r=-0.1 to -0.8)in the second trial between words recalled and the time spent; 3) over 60% of participants demonstrating a declining trend in naming sessions, while orientation sessions exhibit no clear trend. These outcomes imply MoCA’s susceptibility to a “learning effect” with repeated measurements in people with dementia. Future longitudinal studies should consider alternate MoCA versions or extended assessment intervals to mitigate this effect.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».