Exploring the measurement properties of the Montreal Cognitive Assessment in a population of people with cancer G
Notice bibliographique
Résumé
Background Cancer and cancer-related treatments are associated with a constellation of physical and psychological changes.Treatments associated with noncentral nervous system neoplasms can have short-and long-term effects on cognition, affecting quality of life in people with cancer.Clinical measurement tools specific to cancer-related mild cognitive impairment (MCI) are lacking.The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has been validated in a geriatric population and used in studies assessing MCI in persons with cancer, but no studies have yet shown its psychometric properties when used with this population.Purpose The purpose of this study is to explore the psychometric properties of the MoCA within a population of persons with noncentral nervous system cancer.Methods A total of 74 participants were included from persons attending a Cancer Nutrition-Rehabilitation Program at the McGill University Health Centre.Rasch analyses were conducted. ResultsThe MoCA data fit all the properties of the Rasch model with a person separation index of 1.04 and person reliability of 0.52.The MoCA items were found to measure a unidimensional construct and spanned 6.57 logits, with item difficulty levels between 2.49 and -4.08 logits.However, the MoCA presented a lack of items of higher difficulty, as person cognitive ability levels ranged from -0.51 to 5.17 logits.Conclusion Within the limits of a small sample size, the results of this exploratory study suggest the possibility that the MoCA, when used within a population of persons with cancer, may meet criteria for unidimensionality and adequate item fit but may present weaknesses when used with participants of higher cognitive abilities.
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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 | 0,009 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».