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Concerns Regarding Article: 10.4103/ni.ni_800_22: Normative Data of Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Tamil Speaking Adults

2025· article· en· W4413902762 sur OpenAlexaboutno aff
A P Porrselvi

Notice bibliographique

RevueNeurology India · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentNormativeMedicinePopulationTest (biology)CompromiseGerontologyCognitionCognitive impairmentPsychiatrySociologyLawSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir, I am writing to express my concerns regarding the recently published article, “Normative Data of Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Tamil-Speaking Adults”[1] which presents normative data for the MoCA-TAM. There are established guidelines[2] for the translation and adaptation of psychological tests, including the development of population derived normative data. These guidelines will apply to cognitive screening tools as well. The neuropsychological interpretation and applications of these guidelines are also well-prescribed.[3] My concerns stem from several critical points that appear to compromise the validity and applicability of the presented findings. Firstly, it is well-established that the MoCA is validated for individuals aged 55 to 85 years, as stated on the MoCA test website and supported by existing normative data for Indian Malayalam speakers, as demonstrated in the work by Iype et al.[4] in this same journal. The current article, however, does not adequately address this age limitation and disregards the same in the methodology and data analysis. Secondly, the article lacks a comprehensive description of the MoCA-TAM test, including its psychometric properties. Without documented reliability, sensitivity, and specificity, along with a clear demonstration of its suitability for the target population, the normative data presented becomes questionable. There is a mention of a T-MoCA in the literature in the International Journal of Gerontology published by the Taiwan Society of Geriatric Emergency and Critical Care Medicine,[5] which appears to be distinct from the MoCA-TAM and also focused on elderly populations, further complicates the issue. Furthermore, the MoCA-TAM test is not available on the official website of the copyright holder and publisher, raising questions about its accessibility and legitimacy. Is this instead the MoCA 7 Tamil version or MoCA 8.1 or 8.2 or 8.3 Tamil versions which the authors have erroneously called as MoCA-TAM? Thirdly, the article acknowledges that several aspects of this screening tool were found to be unsuitable for the target population. I am concerned that these issues were not addressed before attempting to establish normative data. This oversight potentially invalidates the findings. Finally, the article provides only the number of participants found to be below the prescribed cutoff, without detailing their characteristics. This omission raises concerns about the potential misdiagnosis of younger individuals with mild cognitive impairment or cognitive impairment, simply due to the test’s inherent limitations or inadequate inclusion/exclusion criteria. These concerns lead me to question the overall validity and applicability of the normative data presented in the article. It will be helpful these issues are clarified or further investigation into the methods and conclusions of this study is done. Thank you for your attention to this matter. Sincerely, Porrselvi A.P., PhD 10/04/2025 Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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