Population‐Based Norms for the Montreal Cognitive Assessment in Arab Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a brief screening instrument for detecting mild cognitive dysfunction, a precursor to many cognitive disorders, such as dementia, which have increased in prevalence globally. Qatar, a small high-income country, has the largest projected increase in dementia of any country in the Middle East. Yet no population-based norms for cognitive function are available to date. METHODS: As part of the first national cross-sectional study of mental health, a total of 395 Qatari and non-Qatari Arabs, 18-74 years of age, were evaluated face-to-face using the Arabic version of the original MoCA (version 7.1). We computed raw and demographically (gender, age in years, and four education categories) adjusted scores for the overall MoCA test and six domains (visuospatial, executive function, attention, language, delayed memory, and orientation). The percentile ranking of raw and adjusted normative (z) scores was computed. The 5th percentile ranking was used to derive potential cut-offs for the overall test and the six related domains. RESULTS: Female gender, older age, and lower levels of education were associated with poorer overall test scores. The following MoCA overall test and domains cut-off scores (rounded to the nearest integer) were identified: MoCA (22), visuospatial (2), executive (2.5), attention (4), language (4), and delayed memory (3). CONCLUSIONS: On the basis of our population-based data, scores below these 5th percentile cut-offs may warrant further testing and clinical follow-up for mild cognitive impairment (MCI) in otherwise healthy Arab adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».