Multicenter Validation of an <scp>MMSE</scp> ‐Mo <scp>CA</scp> Conversion Table
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accumulating evidence points to the superiority of the MoCA over the MMSE as a cognitive screening tool. To facilitate the transition from the MMSE to the MoCA in clinical and research settings, authors have developed MMSE-MoCA conversion tables. However, it is unknown whether a conversion table generated from Alzheimer's disease (AD) patients would apply to patients with other dementia subtypes like vascular dementia or frontotemporal dementia. Furthermore, the reliability and accuracy of MMSE-MoCA conversion tables has not been properly evaluated. METHOD: We retrospectively examined the MMSE-MoCA relationship in a large multicenter sample gathered from 3 Memory Clinics in Quebec, Canada (1492 patients). We produced an MMSE-MoCA conversion table using the equi-percentile method with log-linear smoothing. We then cross-validated our conversion table with the ADNI dataset (1202 patients) and evaluated its accuracy for future predictions. RESULTS: The MMSE-MoCA conversion table is consistent with previously published tables and has an intra-class correlation of 0.633 with the ADNI sample. However, we found that the MMSE-MoCA relationship is significantly modified by diagnosis (P < .01), with dementia subtypes associated with a dysexecutive syndrome showing a trend towards higher MMSE than other dementia syndromes for a given MoCA score. The large width of 95% confidence interval (CI) for a new prediction suggests questionable reliability for clinical use. CONCLUSION: In this study, we validated a conversion table between MMSE and MoCA using a large multicenter sample. Our results suggest caution in interpreting the tables in heterogeneous clinical populations, as the MMSE-MoCA relationship may be different across dementia subtypes.
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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 | 0,023 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».