Low Sensitivity of the Mini-Mental State Examination for Cognitive Assessment of Brazilian Patients With Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent publications have highlighted the low sensitivity of the Mini-Mental State Examination (MMSE) for the cognitive assessment of patients with Parkinson disease (PD). The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), otherwise, has shown greater sensitivity when compared to the MMSE. Based on this, we have searched for the cognitive impairment measurable by the MoCA and the functional performance on activities of daily living in a sample of Brazilian patients with PD and normal MMSE. We hypothesized that the low sensitivity of the MMSE, already shown by other authors, could be replicated in a low-income country. OBJECTIVE: To describe the performance on the MoCA and the dependence on third parties for activities of daily living in a sample of Brazilian patients with PD and normal MMSE. METHODS: We evaluated 43 volunteers with PD and normal MMSE considering the Brazilian cutoffs. Cognitive performance was assessed through the MoCA and functional performance through a modified version of the Disability Assessment for Dementia Scale. RESULTS: Despite normal score on the MMSE, considering the Brazilian cutoffs, 62.7% of the volunteers performed below the literature cutoff for the MoCA (26 points). Furthermore, 30.2% had dependence on third party for activities of daily living. By using a strict cutoff for the MMSE (26 points), 56.7% performed below the MoCA cutoff and 24.3% had dependence for activities of daily living. CONCLUSIONS: Our findings confirm the limitations of the MMSE for the cognitive screening of patients with PD in a low-income country.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».