Correlation Between MoCA and MMSE For the Assessment of Cognition in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Schizophrenia (Sch) is a complex neurodevelopmental disorder associated with impairment of cognitive function as a central feature, which is confirmed by a number of studies performed on patients suffering from Sch, where clinical symptoms and social functioning of patients are consequences of neurocognitive deficits. GOAL: The goal of this study was to assess the clinical usability of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening instrument for cognitive impairment in schizophrenic patients, alone and in correlation with the Mini-Mental State Examination (MMSE). MATERIAL AND METHODS: This clinical prospective study included 30 patients diagnosed with schizophrenia. Patients were selected from Psychiatric Clinic, Clinical Center University of Sarajevo (CCUS) during 2010. For assessment of cognitive impairment we used Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE). RESULTS: From the total number of respondents (n=30), 15/30 (50 %) were males and 15/30 (50 %) were females; age of onset were 23.5±6.69; duration of illness before hospitalization (mean±SD) 32.5±12.9. If we make a comparison of MoCA scale and MMSE under the limit values, then we get that there was 10 true positive, 4 true negative, 14 false positive and 2 false negative. This all leads to sensitivity of MoCA scale again in comparison with the MMSE of 41.7%, specificity 66.7%, positive predictive value of 83.3% and negative predictive value of 22.2%. CONCLUSIONS: Our findings provide preliminary evidence that MoCA scale performs well in detecting true positive but it is imprecise in the detection of true negative findings.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».