RESUMO O Montreal Cognitive Assessment (MoCA) foi descrito como uma boa ferramenta para detectar comprometimento cognitivo. A nota de corte ideal do MoCA ainda está em debate. O objetivo é fornecer normas do MoCA e dados de acurácia para idosos dentro de uma faixa educacional mais baixa, incluindo analfabetos. Métodos: Os dados foram provenientes do estudo epidemiológico realizado no município de Tremembé, Brasil. A versão brasileira do MoCA foi aplicada como parte da avaliação cognitiva em todos os participantes. Dos 630 participantes, 385 foram classificados como cognitivamente normais (CN) e foram incluídos no conjunto de dados normativos, 110 indivíduos foram diagnosticados com demência e 135 foram classificados como tendo comprometimento cognitivo sem demência (CCSD). Resultados: Os escores totais variaram significativamente de acordo com a idade e escolaridade entre os três grupos diagnósticos: CN, CCSD e demência (p < 0,001). Para distinguir CN de demência, a melhor nota de corte do MoCA foi de 15 pontos (sensibilidade 90%, especificidade 77%) e para diferenciar o grupo CN de CCSD, a nota de corte do MoCA foi de 19 pontos (sensibilidade 84%, especificidade 49%). Essas notas de corte variaram conforme o nível de escolaridade. Conclusões: O teste MoCA não teve alta acurácia para detectar CCSD nesta população de baixa escolaridade. No entanto, esta ferramenta poderia ser usada para detectar demência, especialmente em indivíduos com mais de 5 anos de escolaridade, se uma menor nota de corte fosse adotada.

ABSTRACT The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has been described as a good tool to detect cognitive impairment. The ideal MoCA cutoff score is still under debate. The aim was to provide MoCA norms and accuracy data for seniors with a lower education level, including illiterates. Methods: Data originated from an epidemiological study conducted in the municipality of Tremembe, Brazil. The Brazilian MoCA test was applied as part of the cognitive assessment in all participants. Of the 630 participants, 385 were classified as cognitively normal (CN) and were included in the normative data set, 110 individuals were diagnosed with dementia and 135 were classified as having cognitive impairment no dementia (CIND). Results: The total scores varied significantly according to age and education among the three diagnostic groups: CN, CIND and dementia (p < 0.001). To distinguish participants with CN from dementia, the best MoCA cutoff was 15 points (sensitivity 90%, specificity 77%) and to differentiate those with CN from CIND, the MoCA cutoff was 19 points (sensitivity 84%, specificity 49%). Those scores varied according to education level. Conclusions: The MoCA test did not have a high accuracy for detecting CIND in the population with a low educational level. Nevertheless, this tool may be used to detect dementia, especially in individuals with more than five years of education, if a lower cutoff score is adopted.