Conversion Between the Mini-Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment for Patients With Different Forms of Dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Mini-Mental Status Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are 2 frequently used brief cognitive screening tasks. Here, we provide a conversion method from MMSE to MoCA for patients with Alzheimer's dementia, frontotemporal dementia, and Parkinson dementia/Lewy body dementia, as well as for patients with dementia and with or without previous stroke. This conversion is needed as everyday clinical practice varies in their use of the 2 scales, which makes comparisons between studies, meta-analysis, and patient cohorts difficult. DESIGN: Observational cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: A total of 387 patients with recently diagnosed dementia in memory clinics from the Swedish registry for cognitive/dementia disorders (SveDem) from 2007 to 2018. METHODS: Overall, 387 patients of the Swedish registry for cognitive/dementia disorders with both MMSE and MoCA scores were evaluated. An equipercentile equating method was used to convert MMSE to MoCA scores in the different patient populations. Furthermore, receiver operating curves were used to examine whether MMSE or MoCA scores can distinguish between patients with different dementia types. RESULTS: MMSE scores were converted to MoCA scores for all dementia types and depicted in a conversion table. Results show that the equipercentile equating method and log-linear smoothing allow the creation of a conversion table in which for each test score of the MMSE, the equivalent score of the MoCA for each investigated group can be looked up (and vice-versa). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: This study reports a reliable and easy conversion for transforming MMSE to MoCA scores (and vice-versa) in patients with Alzheimer's dementia, frontotemporal dementia, Parkinson dementia or Lewy body dementia, as well as patients with dementia with and without previous stroke.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».