Screening for cognitive impairment in schizophrenia: A comparison between the Mini-Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment Test
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cognitive impairment is a core feature affecting social and occupational functionality in schizophrenia.The aim of this study is to compare the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in screening for cognitive impairment in individuals diagnosed with schizophrenia and to examine the relationship between neurocognitive functions and clinical symptoms.Method: The study included 135 individuals with schizophrenia followed in Ankara Dışkapı Community Mental Health Centre.Sociodemographic Data Form, Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS), The Scale for The Assessment of Positive Symptoms (SAPS), Negative Symptoms Assessment Scale (SANS), MMSE and MoCA were administered.Results:The mean MMSE score was 25.64 ± 2.72, and the mean MoCA score was 17.91 ± 3.83.There was a high positive correlation between the MMSE and MoCA scores (r=0.667).The MMSE and MoCA tests showed a substantial difference in the assessment of cognitive functions; and MoCA was found more sensitive than the MMSE in determining cognitive impairment.Moreover, the MMSE and MoCA scores showed a negative correlation with the BPRS, SANS, and SAPS scores.Discussion: These findings indicate that MoCA may be used as a more useful screening test for cognitive impairment in people with schizophrenia.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».