Reliability and Validity of the Modified Mini Cog: A Measure for Screening Cognitive Functions in Literates and Non-literates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The original Mini Cog was modified to make it applicable to non-literates as well. However the reliability and validity of the modified mini cog (MMC) has not been examined. Therefore, we aimed to investigate the intra- and inter-rater reliability, criterion validity, sensitivity and specificity of the MMC. METHODS: In this methodological and repeated measures design, elderly individuals (>60 years) with no neurological diagnosis or adults (>18 years) with neurological diagnosis were recruited from a tertiary hospital and the local community using purposive and snowball sampling. One of the raters administered the MMC twice (one week apart). Another rater administered the MMC and the Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) once during the first assessment session. RESULTS: The ICC for consistency of a rater across the tests and absolute agreement between two raters ranged from 0.97-0.99. The MMC scores of two raters were not significantly different. The MMC was able to differentiate between elderly participants with no neurological diagnosis and adult participants with neurological diagnosis. A significant correlation (Coefficients: 0.52-0.68) was found between the MMC and RUDAS. The sensitivity and specificity of the MMC were 86% and 70% respectively. The cutoff score of the MMC was found ? 3. CONCLUSIONS: We demonstrated an excellent intra- and inter-rater reliability, and adequate criterion validity, sensitivity and specificity of the MMC. The MMC was also able to discriminate various groups having varied level of cognitive dysfunction. However, further studies are warranted to get more insight into the value of this instrument.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».