Comparison of Montreal Cognitive Assessment test and Mini Mental State Examination in detecting cognitive impairment in relapsing-remitting multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Cognitive impairment (CI) is one of the causes of disabilities in multiple sclerosis patients (MS). Therefore, early detection and evaluation of cognitive performance is very important in patients with MS. The aim of the present study is to compare Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test and Mini Mental Status Exam (MMSE) in Relapsing Remitting (RR) MS patients. Methods: Fifty RRMS patients who met inclusion and exclusion criteria were recruited in this study. MMSE and MoCA were administrated to all subjects. Also demographic data, disease duration and EDSS were recorded. The results of both tests were compared. Results: The mean score of MoCA and MMSE was 22.86±3.85 and 27.64±2, with a significant difference (p<0.0005). With using MoCA 60% of subject had CI, whereas with MMSE only 34% were impaired (p<0.0005). There was an inverse significant association between education and CI detected by both MMSE and MoCA (for MMSE r=0.535 and p<0.0005, for MoCA r=0.544 and p<0.0005). A significant association was also found between disease duration and CI on both tests (for MMSE r=0.394 and p<0.0005, for MoCA r=0.538 and p<0.0005). Conclusion: This study suggests that the MoCA has superiority to the MMSE for evaluating cognitive function in RRMS patients.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».