Cognitive Function Tests: Application of MMSE and MoCA in Various Clinical Settings- a Brief Overview
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive impairment can emerge as part of aging or from conditions affecting brain function, such as stroke, brain tumors, delirium, and neurodegenerative diseases. Effective cognitive assessment in clinical practice requires brief, reliable tests that evaluate specific cognitive domains. The MMSE (Mini-Mental State Examination) and MoCA (Montreal Cognitive Assessment) are among the most frequently used tools for these evaluations, each offering unique insights. Purpose of Research: This study aims to compare the effectiveness of MMSE and MoCA in diagnosing cognitive impairment and determining their suitability in various clinical settings and patient profiles. Materials and Methods: The analysis includes 61 articles from databases such as PubMed and Scopus, identified using keywords: Neuropsychological Tests, Cognitive Function Tests, MMSE and MoCA. Basic Results: The results indicate that MMSE, while effective for initial dementia screening, is less sensitive to mild cognitive impairment and influenced by education and age. MoCA offers higher sensitivity for MCI and early Alzheimer's stages, making it valuable as a complementary tool to MMSE. Conclusions: Combining MMSE and MoCA assessments can enhance diagnostic accuracy across diverse clinical contexts. Each tool’s unique strengths contribute to a more comprehensive cognitive assessment approach, optimizing diagnostic strategies for specific patient needs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle