Correlation between age and MMSE in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Mini-Mental State Examination (MMSE) is widely used in schizophrenia, although normative data are lacking in this population. This review and meta-regression analysis studies the effect of aging on MMSE scores in schizophrenic patients. METHODS: We entered the search terms schizophrenia and MMSE in PubMed and PsychInfo. Bibliographies of pertinent articles were also examined. We included every study presenting the MMSE scores in schizophrenic patients along with a corresponding mean age. We conducted our analyses using simple linear regression weighted for the inverse of within-trial variance of the age variable, thus conferring more importance to studies with narrower age groups. RESULTS: We identified 56 articles (n = 5,588) published between 1990 and 2012. The MMSE scores of schizophrenic patients decline by approximately 1 point for every four years (y = 34.939-0.247x, 95% Confidence Interval (CI) [-0.304, -0.189], R 2 = 0,545), which is five times the rate in the general population. Institutionalized patients account for a large proportion of this decline (y = 37.603-0.308x, 95% CI [-0.349, -0.267], R 2 = 0.622) whereas community-dwelling patients are relatively stable throughout aging (y = 27.591-0.026x, 95% CI [-0.074, 0.023], R 2 = 0.037). CONCLUSIONS: Subgroup analyses show different trajectories between institutionalized and outpatients with schizophrenia. The deterioration observed in institutionalized patients may have to do with greater illness severity, heavier medication load, vascular risk factors, and lack of stimulation in institutional settings. Studies documenting the role of these variables would be useful. Cognitive screening tools that assess executive functions would be interesting to study in schizophrenics, as they may reveal more subtle age-related cognitive changes not measured by the MMSE.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».