蒙特利尔认知评估（MoCA）8.1 版意大利常模：认知评估的新突破

为填补 MoCA 8.1 版意大利标准化研究空白，研究人员开展相关研究，发现年龄、教育等因素的影响，具重要意义。

　　在神经心理学领域，认知功能评估对于诊断和监测多种疾病至关重要。蒙特利尔认知评估（Montreal Cognitive Assessment，MoCA）作为常用的神经心理学筛查测试，在识别轻度认知障碍（mild cognitive impairment，MCI）等方面发挥着重要作用。然而，MoCA 最新版本（8.1 版）在意大利的标准化研究尚属空白，且缺乏包含记忆指数得分（Memory Index Score，MoCA-MIS）的相关标准。为解决这一问题，来自意大利帕多瓦大学等机构的研究人员开展了一项重要研究，该研究成果发表在《Neurological Sciences》杂志上。

研究人员采用了多种技术方法开展此项研究。首先，他们从意大利不同地区招募了 668 名健康参与者，构建了具有广泛代表性的样本队列。在测试过程中，使用了 MoCA（8.1 版）、认知储备问卷（Cognitive Reserve Index Questionnaire，CRIq）、简易精神状态检查表（Mini-Mental State Examination，MMSE）等工具进行评估。同时，运用 t 检验、Pearson 乘积矩相关分析、多元线性回归等统计方法对数据进行深入分析。

研究结果如下：

1. 描述性统计：对 MoCA 总得分（MoCA-TOT）及各子域得分进行分析，结果显示所有八项得分均呈正态分布（除 MoCA-A 的峰度为 4.719 外，其余偏度和峰度统计值均在 - 2 到 + 2 的可接受范围内）1。
2. 推断性统计
   • 性别差异：独立样本 t 检验表明，除 MoCA-V、MoCA-A 和 MoCA-MIS 子域外，其他子域及 MoCA-TOT 得分在性别上无显著差异。在 MoCA-V 和 MoCA-A 子域中，男性表现优于女性；而在 MoCA-MIS 子域中，女性表现更优2。
   • 相关性分析：通过 Pearson 乘积矩相关分析发现，对于大多数 MoCA 得分，年龄（自然对数 [100 - 年龄]）和教育（平方根）是最佳预测因子，但 MoCA-DR 子域的最佳预测因子为非转换年龄和教育（平方根）3。
   • 多元线性回归：以年龄、教育和生物学性别为预测因子进行多元线性回归分析，结果显示年龄（非转换或自然对数 [100 - 年龄]）和教育（平方根）是除 MoCA-O 子域外所有 MoCA 得分的显著预测因子，生物学性别仅在 MoCA-A 和 MoCA-MIS 两个子域中是显著预测因子。基于此，研究人员通过特定方程将原始分数转换为调整分数，并进一步得到等效分数4。
   • 认知储备分析：以年龄、教育、生物学性别和 CRIq-TOT 得分为预测因子进行多元线性回归，结果表明除 MoCA-E 和 MoCA-DR 外，CRIq-TOT 得分对其他 MoCA 得分并非显著预测因子，且在这两个子域中，加入 CRIq-TOT 得分后调整 R2 的增加量极小，因此未根据 CRIq-TOT 得分对原始分数进行校正5。
   
   
3. 结构效度：MoCA 和 MMSE 总原始分数之间的 Pearson 乘积矩相关性分析显示，参与者在这两项测试中的表现呈正相关，支持了研究的结构效度6。

在研究结论和讨论部分，研究人员成功对 MoCA 8.1 版进行了意大利标准化，涵盖 MoCA-MIS 及其他认知子域。研究发现年龄、教育和偶尔的生物学性别是参与者表现的重要预测因子，这与之前 MoCA 7.1 版意大利标准化研究结果相符。同时，研究还发现认知储备在大多数分析中并非显著预测因子，与此前部分研究结果存在差异，这表明还需要更多研究来明确认知储备在神经心理学测试中的作用。此外，通过与之前 MoCA 7.1 版标准化研究的等效分数比较，发现本研究结果与 Aiello 等人的研究最为接近，这可能与研究时间的接近性以及本研究样本的地理多样性有关。虽然本研究存在一定局限性，如使用自我报告问卷可能导致方法学偏差，但总体而言，MoCA 8.1 版为意大利人群的神经心理学评估提供了更新的工具，MoCA-MIS 作为早期阿尔茨海默病海马记忆缺陷的敏感指标，对预测 MCI 向阿尔茨海默病的转化具有重要意义，为临床诊断和治疗提供了更有力的支持。