Mini-Mental State Examination not optimal for cognitive deficits in elderly heart failure patients
Notice bibliographique
Résumé
1 that compared the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test for the identification of cognitive deficits (CDs) in elderly heart failure (HF) patients.The study employed a cross-sectional design in which the MMSE and MoCA CD test were administered to 43 elderly HF patients with a mean age of 67 years by using a clinical questionnaire on sociology.The data collected were analyzed using R Studio software, and Fisher's exact test was used to determine the differences between the MMSE and MoCA test, although the authors arrived at the conclusion that the MMSE performed better than the MoCA test in the identification of CDs in elderly patients with HF through their analysis.However, we believe that this study was not rigorous.Therefore, the authors must resolve the following issues to improve rigor.First, there is the issue of the participants' level of education.Although the authors clearly describe in their article that the test results were adjusted for the individual's level of education, such as limitations on scores for different years of education and the corresponding bonus points, this was fatal to the conclusion.The references used by the authors also mention that the MoCA test is not only inaccurate in detecting cognitive impairment no dementia (CIND) in people with low levels of education 2 but also has a higher sensitivity to cognitive decline in patients with higher levels of education 3 .This suggests that the MoCA test can vary depending on the level of education.In contrast, the present study analyzed groups with different levels of education together, and although the results of the study showed a statistically significant difference between the MMSE and MoCA test (p=0.045),there was also a risk of false-positive results.Therefore, the authors need to differentiate the educational level of the participating population and conduct the study separately.Second, the issue of reliability and internal consistency of MMSE and MoCA test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».