Comparison of the Montreal Cognitive Assessment and the Mini-Mental State Examination in detecting multi-domain mild cognitive impairment in a Chinese sub-sample drawn from a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the discriminant validity of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-Mental State Examination (MMSE) in detecting multiple-domain mild cognitive impairment (md-MCI) in a Chinese sub-sample drawn from elderly population-based study. METHODS: This study included Chinese participants from the Epidemiology of Dementia in Singapore (EDIS) study aged ≥ 60 years who underwent cognitive screening with the Abbreviated Mental Test and Progressive Forgetfulness Questionnaire. Screen-positive participants subsequently underwent MoCA, MMSE, and a comprehensive formal neuropsychological battery. MCI was defined by Petersen's criteria and further classified into single-domain MCI (sd-MCI) and md-MCI. Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) with 95% confidence intervals (CIs) was computed for the MoCA and the MMSE in detecting md-MCI. RESULTS: A total of 300 participants were recruited: 128 (42.7%) were diagnosed with no cognitive impairment (NCI), 47 (15.7%) with sd-MCI, and 83 (28.0%) with md-MCI. Forty-one participants were excluded, 7 (2.3%) had dementia, and 34 (11.3%) had only objective cognitive impairment without subjective complaints. Although the MoCA had a significantly larger AUC than the MMSE (0.94 (95% CI = 0.91-0.97) vs. 0.91 (95% CI = 0.86-0.95), p= 0.04), at optimal cut-off points, the MoCA (19/20) was equivalent to the MMSE (25/26) in detecting md-MCI (sensitivity: 0.80 vs. 0.87, specificity: 0.92 vs. 0.80). CONCLUSION: Both screening tests had good discriminant validity and can be used in detecting md-MCI in a sub-sample of Chinese drawn from a population-based study.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».