Mini mental state exam versus Montreal cognitive assessment in patients with age-related macular degeneration.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the ability of the MMSE and MoCA to identify cognitive dysfunction in patients with age-related macular degeneration (AMD). PATIENTS AND METHODS: The study included 81 (29 female, 52 male) AMD patients who were recruited from the Ophthalmology Department of Kırıkkale University during 2012. Participants were screened for cognitive impairment using the MMSE and MoCA. The scores were recorded for all participants. The primary outcome measure was the proportion of patients with a score less than 21 on either test. RESULTS: The percentage of subjects who scored below a cut off of 21/30 was higher on the MoCA (48.1%) than on the MMSE (18.5%) (p = 0.05). The range and standard deviation of scores was larger with the MoCA (7-30, 5.34) than with the MMSE (19-30, 3.26). There was a more pronounced ceiling effect of the MMSE than of the MoCA. The mean MMSE scores of dry-and wet-type AMD patients was significantly higher than the MoCA scores of the same patients (p = 0.000 and p = 0.000). CONCLUSIONS: The MoCA seems to be more sensitive than the MMSE to early cognitive impairment in AMD patients.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».