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Enregistrement W4402649618 · doi:10.1017/s1355617724000341

Comparing and linking the Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment in the Amsterdam Dementia Cohort

2024· article· en· W4402649618 sur OpenAlexaboutno aff
Mark A. Dubbelman, Marleen van de Beek, Aniek M. van Gils, Anna E. Leeuwis, Annelies E. van der Vlies, Yolande A.L. Pijnenburg, Rudolf Ponds, Sietske A.M. Sikkes, Wiesje M. van der Flier

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquatingMontreal Cognitive AssessmentConfidence intervalDementiaCognitionMedical diagnosisPsychologyCohortMini–Mental State ExaminationMedicineCognitive impairmentPsychiatryDevelopmental psychologyRasch modelInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We aimed to compare and link the total scores of the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), two common global cognitive screeners. METHODS: 2,325 memory clinic patients (63.2 ± 8.6 years; 43% female) with a variety of diagnoses, including subjective cognitive decline, mild cognitive impairment, and dementia due to various etiologies completed the MMSE and MoCA concurrently. We described both screeners, including at the item level. Then, using linear regressions, we investigated how age, sex, education, and diagnosis affected total scores on both instruments. Next, in linear mixed models, we treated the two screeners as repeated measures and analyzed the influence of these characteristics on the relationship between the instruments' total scores. Finally, we linked total scores using equipercentile equating, accounting for relevant patient characteristics. RESULTS: MMSE scores (mean ± standard deviation: 25.0 ± 4.6) were higher than MoCA scores (21.2 ± 5.4), and MMSE items generally showed less variation than MoCA items. Both instruments' scores were individually influenced by age, sex, education, and diagnosis. The relationship between the screeners was moderated by age (estimate = -0.01, 95% confidence interval = [-0.03, -0.00]), education (0.14 [0.10, 0.18]), and diagnosis. These were accounted for when producing crosswalk tables based on equipercentile equating. CONCLUSIONS: Accounting for the influence of patient characteristics, we created crosswalk tables to convert MMSE scores to MoCA scores, and vice versa. These tables may facilitate collaboration between clinicians and researchers and could allow larger, pooled analyses of global cognitive functioning in older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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