Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Norms for Older Patients with a Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interpretation of cognitive performance in older patients with depression is challenging considering the association between late-life depression and (early-stage) neurodegenerative disease. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is widely used to screen for mild cognitive impairment in community-dwelling older adults. Objective: The aim of the present study was to examine the need for and to develop dedicated MoCA norms for older people with depressive disorder. Methods: We used data from the Routine Outcome Monitoring for Geriatric Psychiatry & Science (ROM-GPS) study and the Advanced Neuropsychological Diagnostics Infrastructure (ANDI) database, which consisted of 859 patients with a depressive disorder according to DSM-5 criteria and 320 healthy controls, aged ≥60 years. Linear regression was used to examine the relationship between late-life depression and MoCA scores, adjusted for age, sex, and education. Results: The presence of a depressive disorder was associated with lower MoCA scores, and this effect was larger for persons with 12 years or less of education than for those with more education (B = −0.76 [95% CI −0.61; −0.91] vs. −0.53 [−0.36; −0.70]). Among depressed patients, depressive symptom severity was not associated with the MoCA score. Regression-based normative data for the MoCA were computed and adjusted for age, education, sex, and type of depressive disorder. Conclusions: Our findings demonstrate that depressive disorder, but not symptom severity within depression, is associated with lower MoCA scores. Clinical interpretation of MoCA scores in depressed older persons can be facilitated by using MoCA reference tables stratified by age, sex and level of education.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».