Effect of Education on Discriminability of Montreal Cognitive Assessment Compared to Mini-Mental State Examination
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has been known as a screening test for detecting mild cognitive impairment (MCI) better than Mini-Mental State Examination (MMSE). However, in previous domestic studies, no significant difference was found in the discriminability between MoCA and MMSE. Researchers have suggested that this might be because older Koreans are less educated than older Westerners. This study was conducted to examine the effect of education on the discriminability of MoCA compared to the MMSE. Methods: Participants were 123 cognitively normal elderly, 118 with vascular MCI, 108 with amnestic MCI, 121 with vascular dementia, and 113 with dementia of the Alzheimer's type. The Korean-MoCA (K-MoCA) and Korean-MMSE (K-MMSE) were administered. Multiple regression analyses and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed. Results: In all participants, education significantly affected both K-MoCA and K-MMSE scores along with age. The effect of education was re-examined by subgroup analysis after dividing subjects according to the level of education. Effect of education on K-MoCA and K-MMSE was only shown in the group with <9 years of education. ROC curve analyses revealed that the discriminability of K-MoCA to differentiate between vascular MCI and normal elderly was significantly higher than that of K-MMSE. When re-examining subgroups divided by education level, however, this higher discriminability of K-MoCA disappeared in the group with <9 years of education. Conclusions: These results indicate no difference in discriminating cognitive deficits between K-MoCA and K-MMSE in Korean elderly with <9 years of education.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».