Converting MMSE to MoCA and MoCA 5‐minute protocol in an educationally heterogeneous sample with stroke or transient ischemic attack
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is psychometrically superior over the Mini-mental State Examination (MMSE) for cognitive screening in stroke or transient ischemic attack (TIA). It is free for clinical and research use. The objective of this study is to convert scores from the MMSE to MoCA and MoCA-5-minute protocol (MoCA-5 min) and to examine the ability of the converted scores in detecting cognitive impairment after stroke or TIA. METHODS: A total of 904 patients were randomly divided into training (n = 623) and validation (n = 281) samples matched for demography and cognition. MMSE scores were converted to MoCA and MoCA-5 min using (1) equipercentile method with log-linear smoothing and (2) Poisson regression adjusting for age and education. Receiver operating characteristics curve analysis was used to examine the ability of the converted scores in differentiating patients with cognitive impairment. RESULTS: The mean education was 5.8 (SD = 4.6; ranged 0-20) years. The entire spectrum of MMSE scores was converted to MoCA and MoCA-5 min using equipercentile method. Relationship between MMSE and MoCA scores was confounded by age and education, and a conversion equation with adjustment for age and education was derived. In the validation sample, the converted scores differentiated cognitively impaired patients with area under receiver operating characteristics curve 0.826 to 0.859. CONCLUSION: We provided 2 methods to convert scores from the MMSE to MoCA and MoCA-5 min based on a large sample of patients with stroke or TIA having a wide range of education and cognitive levels. The converted scores differentiated patients with cognitive impairment after stroke or TIA with high accuracy.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».