Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Norms for Older Patients with a Depressive Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle