Mini-Mental State Exam Performance of Older African Americans: Effect of Age, Gender, Education, Hypertension, Diabetes, and the Inclusion of Serial 7s Subtraction Versus "World" Backward on Score
Notice bibliographique
Résumé
The Mini-Mental State Exam (MMSE) is a clinically ubiquitous yet incompletely standardized instrument. Though the test offers considerable examiner leeway, little data exist on the normative consequences of common administration variations. We sought to: (a) determine the effects of education, age, gender, health status, and a common administration variation (serial 7s subtraction vs. "world" spelled backward) on MMSE score within a minority sample, (b) provide normative data stratified on the most empirically relevant bases, and (c) briefly address item failure rates. African American citizens (N = 298) aged 55-87 living independently in the community were recruited by advertisement, community recruitment, and word of mouth. Total score with "world" spelled backward exceeded total score with serial 7s subtraction across all levels of education, replicating findings in Caucasian samples. Education is the primary source of variance on MMSE score, followed by age. In this cohort, women out-performed men when "world" spelled backward was included, but there was no gender effect when serial 7s subtraction was included in MMSE total score. To ensure an appropriate interpretation of MMSE scores, reports, whether clinical or in publications of research findings, should be explicit regarding the administration method. Stratified normative data are provided.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».