Normative study of the Taiwanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in community-dwelling individuals in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) may not be appropriately interpreted in Taiwan because of the lack of large-scale normative data. Moreover, examinees' demographic characteristics may influence their MoCA scores. However, previous studies have not adequately adjusted for these effects. This study aimed to use regression-based methods to establish demographically adjusted MoCA norms. METHODS: Participants were recruited from six hospitals and neighboring communities from all geographic areas of Taiwan. Multiple regression analyses were conducted to quantify the effects of age, education, and sex on MoCA total and domain scores, resulting in correction equations and adjusted cutoff scores. RESULTS: A total of 2310 cognitively healthy participants were included in the analysis. Age and education significantly affected the total and all domain scores. Sex affected naming, language, and abstract thinking domain scores. Correction equations and corresponding cutoffs were proposed for MoCA total and domain scores to support more precise clinical interpretations. CONCLUSION: This study provides regression-adjusted norms for the MoCA, improving its accuracy and clinical utility in Taiwan. An adjusted total MoCA score of 23 points is recommended as the cutoff for identifying potential cognitive impairment, with domain-specific cutoffs further supporting individualized interpretation.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».