Accuracy of the Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment in Detecting Cognitive Impairment in Older Adults: A Comparative Study Adjusted for Educational Level
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of cognitive decline in older adults is essential for implementing timely interventions. This study aimed to compare the accuracy of the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in identifying cognitive impairment in community-dwelling older adults, while considering the effect of educational level. A cross-sectional, analytical study was conducted with 101 individuals aged 60 years or older, classified into cognitively intact and cognitively impaired non-demented (CIND) groups. Cognitive performance was assessed using the MMSE and MoCA, and the results were adjusted for years of schooling. Diagnostic accuracy was analyzed using Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. The MoCA showed superior performance compared to the MMSE, with a significantly larger area under the ROC curve (AUC = 0.861 vs. 0.782; p = 0.037), particularly among participants with ≤ 8 years of education. These findings suggest that the MoCA is more sensitive in detecting early cognitive impairment and should be considered a preferable screening tool in clinical and research settings, especially in populations with heterogeneous educational backgrounds.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».