Education, Sex, and Age Shape Rey Complex Figure Performance in Cognitively Normal Adults: An Interpretable Machine Learning Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Demographic factors such as education, sex, and age can significantly influence cognitive test performance, yet their impact on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Rey Complex Figure (CF) test has not been fully characterized in large, cognitively normal samples. Understanding these effects is critical for refining normative standards and improving the clinical interpretation of neuropsychological assessments. Methods: Data from 926 cognitively healthy adults (MoCA ≥ 24) were analyzed using supervised machine learning classifiers and complementary statistical models to identify the most predictive MoCA and CF features associated with education, sex, and age, while including race as a covariate. Feature importance analyses were conducted to quantify the relative contributions of accuracy-based and time-based measures after adjusting for demographic confounding. Results: Distinct patterns emerged across demographic groups. Higher educational attainment was associated with longer encoding times and improved recall performance, suggesting more deliberate encoding strategies. Sex differences were most apparent in the recall of visuospatial details and language-related subtests, with women showing relative advantages in fine detail reproduction and verbal fluency. Age-related differences were primarily reflected in slower task completion and reduced spatial memory accuracy. Conclusions: Leveraging one of the largest reported samples of cognitively healthy adults, this study demonstrates that education, sex, and age systematically influence MoCA and CF performance. These findings highlight the importance of incorporating demographic factors into normative frameworks to enhance diagnostic precision and the interpretability of cognitive assessments.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».