Impacts of education level on Montreal Cognitive Assessment and saccades in community residents from Western China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This cross-sectional study sought to evaluate the effectiveness of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and saccade in discerning the cognitive function levels among community populations characterized by diverse educational backgrounds. METHODS: Data from 665 Western China individuals encompassed MoCA scores and saccade performance. The study examined how education level and age influenced these assessments and highlighted the contrasting abilities of these measures in detecting cognitive abnormalities. RESULTS: The saccade model revealed a consistent cognitive impairment prevalence (15.5%) compared to previous clinical data (9.7% to 23.3%), while MoCA exhibited variable rates (25.1% to 52.8%). Notably, saccades and MoCA significantly diverged in detecting cognitive dysfunction. Additionally, education level had a greater impact on MoCA (effect size: 0.272) compared to saccades (0.024) affecting all MoCA sub-items, with age exerting a smaller influence on MoCA (0.037) compared to saccades (0.056). CONCLUSION: Saccades are less susceptible to the influence of education level when compared to MoCA, making saccade a potentially more suitable cognitive screening tool for rural community populations. SIGNIFICANCE: This study represents a pioneering approach by employing saccade detection within community populations to distinguish cognitive function status.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».