Usefulness of the Polish versions of the Montreal Cognitive Assessment 7.2 and the Mini-Mental State Examination as screening instruments for the detection of mild neurocognitive disorder
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Screening tests are a key step in the diagnosis of dementia and should therefore be highly sensitive to the detection of mild neurocognitive disorders (NCD). The Mini Mental State Examination (MMSE) is the most commonly used screening method. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a newer and less well-known screening tool, which has none of the limitations of the MMSE. AIM: The aim of this study was to analyse the reliability of the Polish versions of MoCA 7.2 vs MMSE in the detection of mild NCD among people aged over 60. MATERIAL AND METHODS: The study was carried out at the Department and Clinic of Geriatrics from September 2014 to March 2017. The study included 281 participants, 91 of whom were assigned to the group without NCD. The other 190 had been diagnosed with mild NCD. RESULTS: In the analysis of the ROC curve of the MoCA 7.2 results, the AUC was 0.925 (p < 0.001). The optimal cut-off point for mild NCD was 23/24 points, with sensitivity and specificity of 83.2% and 79.1%. In the ROC curve of MMSE results, the AUC was 0.847 (p < 0.001). The optimal cut-off point for mild NCD was 27/28 points, with sensitivity and specificity of 75.8% and 66.7%. The difference between AUC MoCA 7.2 and MMSE was 0.078 (p = 0.036). CONCLUSIONS: MoCA 7.2 detects mild NCD with more sensitivity than MMSE. We recommend using the cut-off point for MoCA of 23/24 points, because this is characterised by a higher sensitivity than the previously recommended cut-off point of 25/26 points. For the MMSE, the recommended cut-off point should be 27/28, which gives greater diagnostic accuracy than the previously recommended 25/26 points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».