Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Scale: Strengths, Limitations, and Implication for Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Mild Cognitive Impairment (MCI) is a transitional state between normal aging and dementia, with high risk of progression. Early detection is essential, and so the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has become a widely used screening tool. Despite its popularity, concerns remain about its psychometric limitations and cultural applicability. This review aims to critically analyze the MoCA, focusing on the validity and limitations of its subtests, and to propose directions for refinement and clinical adaptation. Method: We conducted a structured narrative review (2005–2024) using PubMed, Scopus, and Web of Science databases. Search terms included “Montreal Cognitive Assessment”, “MoCA”, “validity”, “psychometrics”, and “cultural adaptation”. Studies evaluating psychometric performance, cultural adaptations, and clinical applications of the MoCA were included. Case reports and studies lacking psychometric evaluation were excluded. An item-by-item critical appraisal was performed. Results: The MoCA shows superior sensitivity for MCI detection compared to the Mini-Mental State Examination (MMSE), with strengths in brevity, multidomain coverage, and accessibility. However, limitations include: superficial executive function (EF) assessment, cultural and educational bias, lack of recognition/cueing in memory testing, simplistic binary scoring, and risk of floor/ceiling effects. These may affect diagnostic accuracy across populations. Conclusion: The MoCA remains a valuable tool but should not be used in isolation. Clinicians must consider the cultural/educational context when interpreting results. Refinements such as weighted scoring, cued recall, and culturally adapted items, alongside digital versions, could improve accuracy and fairness. Further empirical validation of these modifications is needed.
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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 | 0,058 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».