The Montreal Cognitive Assessment: Creating a Crosswalk with the Mini‐Mental State Examination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To establish Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores that correspond to well-established cut-points on the Mini-Mental State Examination (MMSE). DESIGN: Cross-sectional observational study. SETTING: General medical service of a large teaching hospital. PARTICIPANTS: Individuals aged 75 and older (N = 199; mean age 84, 63% female). MEASUREMENTS: The MoCA (range 0-30) and the MMSE (range 0-30) were administered within 2 hours of each other. The Abbreviated MoCA (A-MoCA; range 0-22) was calculated from the full MoCA. Scores from the three tests were analyzed using equipercentile equating, a statistical method for determining comparable scores on different tests of a similar construct by estimating percentile equivalents. RESULTS: MoCA scores were lower (mean 19.3 ± 5.8) than MMSE scored (mean 24.1 ± 6.6). Traditional MMSE cut-points of 27 for mild cognitive impairment and 23 for dementia corresponded to MoCA scores of 23 and 17, respectively. CONCLUSION: Scores on the full and abbreviated versions of the MoCA can be linked directly to the MMSE. The MoCA may be more sensitive to changes in cognitive performance at higher levels of functioning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».