The Montreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina) versus the Mini-Mental State Examination (MMSE-Ina) For Detecting Mild Cognitive Impairment among The Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are many neuropsychological instruments are used for screening cognitivefunctions in adults, with or without health problems such asthe MMSE-Ina and MoCA-Ina. Objectives:This study was designed to test the correlations and differences between MMSE-Inaand MoCA-Ina for early detection of decreasing cognitive function in the elderly. Methods: Total278 subjects were randomly selected from the 17 sub dictricts of Surakarta Municipality, CentralJava, Indonesia. Data collection was carried out in December 2018 and January 2019, withallsubjects individually interviewed using two cognitive tests (which lasted 30 – 45 minutes) alongwith physical and neurological examinations. The MMSE-Ina and MoCA-Ina scores of eachparticipant were correlated using the non-parametric Spearman rank test. Both scores werecompared based on level of education and gender. Results: The MoCa-Ina detected using MCIwas 215 (77.3%) while MMSE-Ina was 189 (68%), with 176 (63.3%) in severe 10 (3.5%).This study also showed a strong correlation between the MMSE-Ina and MoCA-Ina scores (r= 0.633 p < 0.000). The cut pointin this study were 23/24 for the MMSE-Ina and 25/26 for theMoCA-Ina which was less than 23 and 25,indicated cognitive impairment. Conclusion: TheMoCA-Ina is usedto screen cognitive impairment in the elderly. Bangladesh Journal of Medical Science Vol.20(1) 2021 p.164-169
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».