The application of Mini-Mental State Examination and Montreal cognitive assessment for mild cognitive impairment and dementia in community survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare the accuracy,sensitivity,specificity of the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal cognitive assessment (MoCA) in screening of mild cognitive impairment(MCI) and dementia in community survey. Methods This study was conducted among residents aged 65 years and above in the urban and rural areas selected by stratified sampling from 6 urban and 2 rural communities.The 2 111 cases who finished the Neuropsychological tests included MMSE,MoCA,and Clinical Dementia Rating scale(CDR) were divided into groups normal control,MCI,and dementia.The accuracy,sensitivity and specificity was compared by the area under the curve (AUC) of receiver-operating characteristic curve.The clinical diagnoses of MCI was made according to Petersen′s criteria. Results The areas under curve were between 0.72 to 0.99 for MMSE and MoCA on discriminated MCI or dementia (Z=2.75，P 0.05). In MCI survey,the cutoff values and sensitivity/specificity of MMSE vs.MoCA in education levels of illiterate,primary,secondary and above were 21(84%/64%) vs.15(88%/54%),26(91%/70%) vs.20(94%/68%),27(93%/86%) vs.23(93%/80%) respectively;but in dementia survey,the cutoff values and sensitivity/specificity of MMSE vs. MoCA in education levels of illiterate,primary,secondary and above were 16(98%/85%) vs.11(98%/70%),20(100%/94%) vs.14(100%/87%),22(100%/98%) vs.16(100%/95%) respectively. Conclusions MMSE and MoCA are good cognitive assessment tools in the survey of MCI or dementia with high accuracy,sensitivity and specificity.But the cutoff value is different according to one′s education level.MoCA may be more suitable for MCI survey but MMSE for dementia. Key words: Cognition disorders; Dementia; Mini-Mental State Examination; Montreal cognitive assessment
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».