Research Investigation Strengths and Limitations of the MoCA for Assessing Cognitive Functioning: Findings From a Large Representative Sample of Irish Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a very widely used test for mild cognitive impairment. Differing recommendations have been made regarding its utility in providing a profile of performance across several cognitive domains. Objectives: To examine the factor structure of the MoCA in a nationally representative population study of older Irish adults and evaluate its utility in providing domain-specific information.Methods: A cross-sectional analysis of wave 1 data from the Irish Longitudinal Study on Ageing was undertaken. Data from a subset of 2342 participants assessed using the MoCA were analyzed using both confirmatory factor analytic (CFA) and exploratory factor analytic (EFA) methods. Results:Mean age was 72.64 (range 65 to 98), 53 % female. The CFA provided evidence of adequate overall model fit for a previously proposed 6-factor model. In contrast, EFA yielded a 3-factor solution and test items cross-loaded onto a number of factors with no clear pattern of underlying cognitive domains. Using EFA to explore the 6-factor model yielded good fit, but again test items cross-loaded onto a number of factors with no clear pattern evident. Conclusion: Lack of concordance between the CFA and EFA findings demonstrates that the correspondence between individual tests and their assumed cognitive domains is not robust, reflecting at least in part a current lack of consensus on how core cognitive constructs are defined and on what subcomponents can be subsumed under different cognitive domains. The MoCA should not be viewed as a substitute for more in-depth neuropsychological assessment when domain-specific information is required.
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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 | 0,114 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».