Comparing visuospatial construction ability of MoCA and MMSE in cognitive assessment of patients with dementia of Alzheimer’s type
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The ability to see an object or picture as a set of parts and then to construct a replica of the original from these parts is known as visuospatial constructive cognition. Examples of visuospatial construction include drawing, buttoning shirts, constructing models, making a bed, and putting together furniture that arrives unassembled. Visuospatial construction is a central cognitive ability. At the same time, there are enormous individual differences among people in their ability to perform visuospatial constructive tasks. The MoCA had greater sensitivity than MMSE in detecting MCI versus HCs (; however, specificity was lower for the MoCA than MMSE. Method The present study has considered visuospatial construction ability in cognitive neuropsychological screening tool. The neuropsychological screening tool were Mini‐mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The intersecting pentagons copy sub‐item was administered as part of the MMSE whereas there was cube figure to copy where subjects have to initially convert a two‐dimensional contour to a three‐dimensional cube. The sample consisted of 15 patients with mild Dementia of Alzheimer’s type. Result The result showed that both the MoCA and the MMSE were successful in differentiating between patients with and without cognitive domain deficits and cognitive impairment. The scores in visuospatial construction ability on MoCA and MMSE are different on visuospatial domain which on further analysis showed significant differences in cognitive performance. Conclusion The cognitive scores of mild Dementia of Alzheimer’s patient differs which showed the differences in the ability to complete a cognitive task as and thus revealed greater sensitivity of MoCA as compared to MMSE.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».