Performance of a Sample of Low Educated and Illiterate Egyptian Elderly in Montreal Cognitive Assessment-Basic.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most older adults with dementia reside in low- and middle-income countries where illiteracy and low educational background are common. It is quite challenging to diagnose dementia and mild cognitive impairment in this specific group for multiple reasons including difficult access to health care resources and the availability of an appropriate cognitive tests without high verbal and educational demands.Aim: to evaluate the performance of low-educated and illiterate elderly in Egypt using the Montreal Cognitive Assessment Basic (MoCA-B).Patients and methods: cross-sectional design included 100 elderly participants recruited from Ain Shams University clinics especially geriatrics clinic. Demographic data of the participants were collected. Assessment of cognition with grading the severity of cognitive impairment by clinical dementia rating (CDR) was done, with assessment of cognition by Montreal Cognitive Assessment Basic (MoCA-B) to evaluate performance and diagnostic accuracy.Results: Diagnostic performance of MOCA-B score was moderate in all the participants, high in 6-9 years and 1-5 years of education, and lowest in illiterates. The cut point in participants with 6-9 years of education was lower than that of standard MOCA-B scoring, to be ≤23, it decreased to be ≤22 in participants with 1-5 years of education, then to ≤21 in illiterate participants.Conclusions: The Arabic MoCA-B has proven a moderate diagnostic performance for detecting Mild Cognitive Impairment in illiterate and low educated Egyptian elderly after modifying the cutoff points to (≤23 in 6-9 years of education, ≤22 1-5 in years of education and ≤21 in illiterate).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».