The correlation Between Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment in Indonesian Version (MOCA-INA) Score as Cognitive Function Evaluation Instrument on Patient With Epilepsy In Mataram
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epilepsy is the highest prevalence diseases in neurology. The decreased of cognitive function is one of the complications which is important. The purpose of this study is to determine the correlation between Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment in Indonesian Version (MoCA-Ina) score on patient with epilepsy in Mataram. Method: This is an observational cross-sectional study with 56 subjects with epilepsy from West Nusa Tenggara 2 center hospital. Data that collected from the samples were MMSE and MoCA-Ina score. Beside of that patients’ characteristics data were also collected which is age, gender, education, seizure control, etiology of epilepsy, seizure type, antiepileptic drugs treatment, and smoking status from the subjects. Both instrument’s mean scores were analyzed for the correlation using Spearman correlation test. Result: This study showing that the subjects average age were 32.9 years old, female (55.4%), and low educated (62.5%). According to the clinical characteristics most subjects were not-depressed (67%), poor quality-controlled seizure (55.4%), idiopathic etiology (66.9%), generalized seizure (71.4%), and having monotherapy (85.7%). Most of the subjects were not a smoker (76.8%). In this study both the mean score of MMSE and MoCA-Ina were 25.3 and 21.3. MMSE and MoCA-Ina score mean have a strong correlation (r=0.766; p<0.001). Conclusion: MMSE and MoCA-Ina score mean on patients with epilepsy have a strong correlation. Therefore, both instruments could be used to evaluate cognitive function on patients with epilepsy
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».