Validation and convergent validity of the Boston cognitive assessment (BOCA) in an Italian population: a comparative study with the Montreal cognitive assessment (MoCA) in Alzheimer’s disease spectrum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Boston Cognitive Assessment (BOCA) is a self-administered online test developed for cognitive screening and longitudinal monitoring of brain health in an aging population. The study aimed to validate BOCA in an Italian population and to investigate the convergent validity with the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) in healthy ageing population and patients within the Alzheimer Disease spectrum. METHODS: BOCA was administered to 150 participants, including cognitively healthy controls (HC, n = 50), patients with mild cognitive impairment (MCI, n = 50), and dementia (DEM, n = 50). The BOCA reliability was assessed using (i) Spearman's correlation analysis between subscales; (ii) Cronbach's alpha calculation, and (iii) Principal Component Analysis. Repeated-measures ANOVA was employed to assess the impact of the sequence of test administrations between the groups. BOCA performance between HS, MCI and DEM and within different severity subgroups were compared using Kruskall Wallis test. Furthermore, a comparison was conducted between MCI patients who tested positive for amyloid and those who tested negative, utilizing Mann Whitney's U-test. RESULTS: Test scores were significantly different between patients and controls (p < 0.001) suggesting good discriminative ability. The Cronbach's alpha was 0.82 indicating a good internal consistency of the BOCA subscales and strong-to-moderate Spearman's correlation coefficients between them. BOCA total and subscores differ across different MoCA severity subgroups and demonstrated strong correlation with MoCA scores (rho = 0.790, p < 0.001). CONCLUSIONS: The Italian version of the BOCA test exhibited validity, feasibility, and accurate discrimination closely performing as MoCA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».