Conversion between Mini‐Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, and Dementia Rating Scale‐2 scores in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is one of the earliest, most common, and most disabling non-motor symptoms in Parkinson's disease (PD). Thus, routine screening of global cognitive abilities is important for the optimal management of PD patients. Few global cognitive screening instruments have been developed for or validated in PD patients. The Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Dementia Rating Scale-2 (DRS-2) have been used extensively for cognitive screening in both clinical and research settings. Determining how to convert the scores between instruments would facilitate the longitudinal assessment of cognition in clinical settings and the comparison and synthesis of cognitive data in multicenter and longitudinal cohort studies. The primary aim of this study was to apply a simple and reliable algorithm for the conversion of MoCA to MMSE scores in PD patients. A secondary aim was to apply this algorithm for the conversion of DRS-2 to both MMSE and MoCA scores. The cognitive performance of a convenience sample of 360 patients with idiopathic PD was assessed by at least two of these cognitive screening instruments. We then developed conversion scores between the MMSE, MoCA, and DRS-2 using equipercentile equating and log-linear smoothing. The conversion score tables reported here enable direct and easy comparison of three routinely used cognitive screening assessments in PD patients.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».