Validation of the Argentine version of the Montreal Cognitive Assessment Test (MOCA): A screening tool for Mild Cognitive Impairment and Mild Dementia in Elderly
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. The MoCA is a brief useful test to diagnose mild cognitive impairment (MCI) and mild dementia (MD). To date, no Argentine cross-cultural adapted validations of the Spanish version have been reported. Objective: To validate the MoCA in the elderly and study its usefulness in MCI and MD. Methods: This study included 399 individuals over 60 years old evaluated in the Cognitive-Behavioral Department (2017-2018). Patients with<3 years of education, sensory disturbances, psychiatric disorders, or moderate-severe dementia were excluded. The control group comprised cognitively normal subjects. Participants were classified according to neuropsychological assessment and clinical standard criteria into Control, MCI or MD groups. A locally adapted MoCA (MOCA-A) was administered to the patients and controls. Results: Mean educational level was 10.34 years (SD 3.5 years). MoCA-A score differed significantly among groups (p<0.0001). MoCA-A performance correlated with educational level (r: 0.406 p<0.00001). Adopting a cut-off score ≥25 (YI=0.55), the sensitivity for MCI was 84.8% and for MD 100%, with specificity of 69.7%. When adding a single point to the score in patients with ≤12 years of education, the specificity of the test reached 81%. Conclusion: The MoCA-A is an accurate reliable screening test for MCI and MD in Argentina.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».