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Enregistrement W7029449871

Investigating the measurement precision of the montreal cognitive assessment (MoCA) for cognitive screening in parkinson’s disease through item response theory

2025· other· en· W7029449871 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLume (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical and Chemical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Apoio à Pesquisa do Distrito FederalConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésItem response theoryDifferential item functioningMontreal Cognitive AssessmentCognitionPsychometricsRecallPortugueseEuropean Portuguese
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is widely used to evaluate global cognitive function; however, its precision in measurement in heterogeneous populations—especially among patients with Parkinson’s disease (PD)—remains underexplored. Methods: In this multicenter cross-sectional study, we examined the psychometric properties of the Brazilian Portuguese MoCA in 484 PD patients (age range, 26–90 years; mean ± SD, 59.9 ± 11.1 years; disease duration range, 1–35 years; mean ± SD, 8.7 ± 5.4 years) using Item Response Theory (IRT). The Graded Response Model (GRM) was employed to estimate item difficulty and discrimination parameters, and differential item functioning (DIF) concerning age and education was investigated via a Multiple Indicators Multiple Causes (MIMIC) model. Results: The MoCA demonstrated essential unidimensionality and robust model fit. GRM analyses revealed that items within the Attention and Naming domains had high discrimination, indicating sensitivity to subtle cognitive deficits, while Memory items exhibited lower discrimination. Orientation items showed low difficulty thresholds, suggesting a propensity for ceiling effects. The MIMIC model further indicated that age and education significantly influenced overall scores: increasing age was associated with lower performance, whereas higher educational attainment correlated with better outcomes, particularly in Memory Recall and Executive/Visuospatial domains, even after accounting for their modest inverse relationship. Conclusions: Our findings support the validity of the Brazilian Portuguese MoCA for cognitive screening in PD while highlighting item-level biases linked to age and education. These results advocate for using education-adjusted norms and computerized scoring algorithms that incorporate item parameters, ultimately enhancing the reliability and fairness of cognitive assessments in diverse clinical populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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