The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is Superior to the Mini Mental State Examination (MMSE) in Detection of Korsakoff’s Syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini Mental State Examination (MMSE) are brief screening instruments for cognitive disorders. Although these instruments have frequently been used in the detection of dementia, there is currently little knowledge on the validity to detect Korsakoff's syndrome (KS) with both screening instruments. KS is a chronic neuropsychiatric disorder associated with profound declarative amnesia after thiamine deficiency. A representative sample of 30 patients with KS and 30 age-, education-, gender- and premorbid-IQ-matched controls was administered the MoCA and MMSE. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was calculated in addition to the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value for various cut-off points on the MoCA and MMSE. Compared with the MMSE, the MoCA demonstrated consistently superior psychometric properties and discriminant validity--AUC: MoCA (1.00 SE .003) and MMSE (0.92 SE .033). When applying a cut-off value as suggested in the manuals of both instruments, the MMSE (< 24) misdiagnosed 46.7% of the patients, while the MoCA (< 26) diagnosed all patients correctly. As a screening instrument with the most optimal cut-offs, the MoCA (optimal cutoff point 22/23, 98.3% correctly diagnosed) was superior to the MMSE (optimal cutoff point 26/27, 83.3% correctly diagnosed). We conclude that both tests have adequate psychometric properties as a screening instrument for the detection of KS, but the MoCA is superior to the MMSE for this specific patient population.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle