55 Tracking Cognitive Change in Huntington’s Disease with the Mini Mental State Exam and the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the utility of the Mini Mental State Exam (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for tracking cognitive changes Huntington’s Disease. Participants and Methods: Currently, the most frequently used brief assessment of global cognitive functioning is the MMSE. Although the MMSE is helpful for distinguishing individuals without significant cognitive impairment from those with dementia, it is not particularly sensitive to more subtle cognitive deficits. The MoCA is another brief cognitive screening tool that has been shown to be more sensitive to mild impairment and may have greater usefulness in subcortical dementias because of its more extensive assessment of executive function. Although the MoCA appears to have high sensitivity and specificity in a variety of neurological populations, there is currently little known about its efficacy in tracking cognitive decline in individuals with HD. We used a mixed effects model to analyze MMSE and MoCA scores collected prospectively during 5 years of follow-up for 163 patients with HD seen at one academic HDSA Center of Excellence. Baseline mean age for the HD cohort was 51.35 years, mean education 14.46 years, and a mean CAG repeat length 43.95. Mean follow-up time was 3.33 years. Results: Mean MMSE and MoCA scores at baseline were 25.13 (SD=1.66) and 22.76 (SD=3.70) respectively. At baseline, age and gender were not associated with MMSE and MoCA scores, while years of education were. Neither age nor gender predicted rate of decline for the MoCA while years of education predicted rate of decline for the MMSE. For the MMSE, each year of education predicted on average 0.51 points higher score at enrollment; for the MoCA, each year of education predicted on average 0.79 points higher score at enrollment. The mean rates of decline on the MMSE was 0.48 points per year (p<.001) while that on the MoCA was only 0.31 points annually (p<.001) in the first five years of observation. Conclusions: The MMSE and MoCA decline significantly over time in an unselected HD population. The smaller rate of decline in the MoCA may be due, in part, to the greater variability in baseline, MoCA (SD=3.70) vs MMSE (SD=1.66) scores in our HD cohort. Unlike cortical dementias, such as Alzheimer’s disease (AD), where declines of 2-3 points per year have been described for the MMSE and MoCA, much lower annual rates of decline have been reported in subcortical dementias such as Parkinson’s disease. To our knowledge, this is the first report of rate of cognitive decline on the MMSE and MoCA in HD: such information is vital for adequately preparing patients and families for future needs, in addition to planning for interventional/treatment trials in HD.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».