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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 OpenAlexaboutno aff

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 in older Brazilian adults. However, concerns persist regarding its applicability in non-homogeneous socio-demographic groups. This study scrutinizes the Brazilian version of the MoCA, focusing on its measurement properties in a diverse cohort of patients with Parkinson's disease (PD). Purpose: This study examined the psychometric properties of the Brazilian Portuguese MoCA in a heterogeneous sample of PD patients using item response theory (IRT) methods. Material and Methods: In a multicenter cross-sectional study, 484 PD patients aged 26-90 years (mean ± SD, 59.9 ± 11.1 years), with disease durations ranging from 1 to 35 years (mean ± SD, 8.7 ± 5.4 years), underwent MoCA testing. IRT analyses, including the Graded Response Model, evaluated item parameters, such as difficulty (location) and discrimination. Differential item functioning was analyzed vis-à-vis age and education using multiple indicators multiple causes (MIMIC) modeling. Results: The MoCA exhibited essential unidimensionality and satisfactory model fit. Attention and naming demonstrated high discrimination. Orientation and naming items were less challenging. Multiple domains showed differential item functioning related to age and education, underscoring the necessity of considering background characteristics when interpreting total scores. Conclusion: This study enriches validity evidence for the MoCA in PD by providing a detailed analysis of its measurement properties and sources of score bias. Tailoring test content and norms based on education and establishing computerized scoring algorithms leveraging item parameters may optimize the tool’s reliability and fairness. Refinements to mitigate differential item functioning could enable precise cognitive screening across diverse socio-demographic backgrounds.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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