Regression-based normative scores for the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in an Asian population
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to calculate stratified normative scores of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in an adult population in Singapore, accounting for key demographic influences. Demographic data and MoCA scores of 1,103 healthy adults (aged 21 to 97) were obtained from a community health study conducted in central Singapore. Factors associated with MoCA scores were identified using multiple linear regression and β coefficients were used to estimate normative MoCA scores across strata. Model performance was assessed using five-fold cross-validation. Normative reference scores were calculated and stratified by age group, education level, and ethnicity to reflect typical MoCA performance across demographic groups. The final regression model had an adjusted R 2 of 0.284 ( p < 0.001), with age group (β = -0.325 to -2.312) and education level (β = 1.783 to 4.206) accounting for the majority of the explained variance (R 2 = 0.271). Ethnicity also remained a significant factor in the model, with lower scores observed among Malay (β = -1.248) and Indian (β =-0.795) participants compared to Chinese. Among the 64 demographic combinations of age group, education level and ethnicity, the lowest normative score (20.0) was derived for Malay individuals aged ≥ 75 years with no formal education. MoCA scores varied systematically with age, education level, and ethnicity in the study population. The resulting stratified reference scores provide clinicians and researchers a useful context for interpreting individual MoCA performance relative to demographically similar peers in Singapore’s adult population. However, these reference scores are not diagnostic thresholds and should be interpreted with caution until validated against clinically diagnosed cognitive impairment.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».