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Enregistrement W4409548689 · doi:10.1016/j.exger.2025.112756

Equating conversion norms for the Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment in healthy subjects and patients with neurodegenerative disorders

2025· article· en· W4409548689 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Bernini, Elena Ballante, Marta Picascia, Marica Barbieri, Alfredo Costa, Elena Cavallini, Cristina Tassorelli, Tomaso Vecchi, Sara Bottiroli

Notice bibliographique

RevueExperimental Gerontology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della Salute
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentEquatingCognitionPsychologyPsychiatryCognitive impairmentClinical psychologyMental stateMini–Mental State ExaminationMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are globally recognized as validated cognitive screening tests widely used. The present study attempted to provide conversion tables from the MMSE to the MoCA and vice versa, deriving them from a large population of healthy older adults and a representative clinical sample of subjects with different types of cognitive decline within the spectrum of Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) diseases. A total of 1423 Italian participants, including healthy adults (n = 1203), individuals with AD (n = 93), and with PD (n = 127) were assessed using the MMSE and MoCA. Conversion tables were developed using log-linear smoothing equipercentile equating (LSEE). The reliability of the conversion was assessed through the Root Mean Square Error (RMSE) in a train-test approach confirmed in the whole sample. The findings demonstrated that the LSEE method enables the development of conversion tables allowing users to identify the corresponding MoCA score for each MMSE score within the studied groups, and vice versa. The estimation error RMSE was 1.8, 2.9, and 3.2 for the conversion of MoCA from MMSE and 1.2, 2.3, and 2.2 for the conversion of MMSE from MoCA in healthy subjects, AD, and PD, respectively. The reliability of the conversion is higher in healthy subjects and for higher values of MoCA and MMSE. Results report easy-to-use conversion norms for transforming raw MMSE score to MoCA and vice versa, highlighting areas were the conversion has a strong or low reliability depending on the score range. • Screening tests as useful tools for rapid assessment of overall cognitive function • Conversion MMSE/MoCA tables for Italian healthy and neurodegenerative aging • Availability of normative data on the characteristics of disease specific population • Conversion tables address inter-study variability between MMSE and MoCA scores. • Need of longitudinal cognitive monitoring if using different screening tools

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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