Comparison of the Mini‐Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment executive subtests in detecting post‐stroke cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has been shown to be more sensitive in detecting executive dysfunction than the Mini-Mental State Examination (MMSE). However, it is still not known whether all the MoCA executive subtests contribute to the superior sensitivity. Thus, the present study aimed to determine how much executive abnormality was detected by the MMSE and MoCA executive subtests in a population-based cohort of Chinese post-stroke patients. METHODS: The MMSE and MoCA were collected from post-stroke patients (within 15 days to 1 month after stroke, including ischemic stroke and hemorrhagic stroke) in 14 hospitals of northern and southern China (including 10 top-graded hospitals and 4 community hospitals) between June 2011 and September 2013. The proportions of patients with incorrect MoCA executive subtests and the proportions of patients with incorrect MMSE executive subtests were compared. RESULTS: A total of 1222 patients (703 men and 519 women, aged 62.06 ± 10.68 and 62.76 ± 9.86 years, respectively) were recruited. The MoCA detected more patients with executive dysfunction than the MMSE (OR 15.399, 95% CI 12.631-18.773; P < 0.001). The likelihood of incorrect MMSE executive tasks increased across decreasing scores of MoCA executive tasks (P < 0.001 for trend). Compared with the MMSE three-step command test (15.5%), the MoCA trail-making (57.8%), abstraction (48.0%) and abstraction (measurement tool; 45.7%) detected more patients with executive dysfunction (P < 0.001), whereas the MoCA digit span forwards (4.3%) and backwards (11.6%) detected fewer patients (P < 0.001 and P = 0.005, respectively). CONCLUSIONS: The MoCA executive tasks are more sensitive in detecting executive dysfunction compared with the MMSE executive tasks. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 2329-2335.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».