Agreement and equation between Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in an old age psychiatry outpatient clinic population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Both MMSE and MoCA are two widely used cognitive screening test. Comparison of the two tests has been done in specific populations (Parkinson) but not in general elderly psychiatric populations. In research, equating methodologies has been used to compare results among studies that use different scales, which measure the same construct. Aims To explore their level of agreement within a particular clinical setting. Objectives (a) To find MoCA and MMSE agreement. (b) To derive a conversion formula between the two scales and test it in a random population of similar setting. Methods Prospective study of consecutive community dwelling older patients who attend outpatient clinic or day hospital. Both tests were administered from the same researcher the same day in random order. Results The total sample ( n = 135) was randomly divided in two. One from where the equating rule derived ( n = 70) and a second ( n = 65) in which the derived conversion was tested. Agreement of the two scales (Pearson's r ) was 0.86 ( P < 0.001), and Lin's Concordance Correlation Coefficient (CCC) was 0.57 (95% CI 0.45–0.66). In the second sample, we convert the MoCA scores to MMSE scores according to equating rule from the first sample and after we examined the agreement between the converted MMSE scores and the originals. The Pearson's r was 0.89 ( n = 65, P < 0.001) and the CCC 0.88 (95% CI 0.82–0.92). Conclusions Although the two scales overlap considerably, the agreement is modest. The conversion rule derived showed promising accuracy in this population but need further testing in other populations. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».