Research Article The Influence of Education on Chinese Version of Montreal Cognitive Assessment in Detecting Amnesic Mild Cognitive Impairment among Older People in a Beijing Rural Community
Notice bibliographique
Résumé
Copyright © 2014 Shu’aijun Zhou et al.This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. To assess the influence of education on the performance of Chinese version ofMontreal cognitive assessment (C-MoCA) in relation to themini-mental state examination (MMSE) in detecting amnesicmild cognitive impairment (aMCI) among rural-dwelling older people C-MoCA and MMSE was administered and diagnostic interviews were conducted among community-dwelling elderly in two villages in Beijing. The performance of C-MoCA and MMSE in detecting aMCI was evaluated by the area under the ROC curve (AUC). Effect size of education on variations in C-MoCA scores was estimated with general linear model. Among 172 study participants (24 cases of aMCI and 148 normal controls), the AUC of C-MoCA was 0.72 (95 % CI = 0.62–0.81, cutoff = 20/21), compared to AUC of MMSE of 0.74 (95 % CI = 0.64–0.84, cutoff = 26/27). The performance of both C-MoCA and MMSE was especially poorer among those with low (0–6 years) education. After controlling for gender and age, education (
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».