Does Demographic Normalisation Improve the Accuracy of the MoCA and the MMSE for Detecting Mild Cognitive Impairment and Early Dementia ?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnosis of Mild Cognitive Impairment (MCI) is challenging and relies on accurate cognitive testing. To improve the validity of cognitive test results, demographic normalisation is commonly used to adjust test scores for the effects of factors like age, sex and education. Many studies have developed normative tables/calculators based on these demographic factors for cognitive tests widely used to identify MCI - the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-Mental State Examination (MMSE). Although demographic normalisation aims to improve diagnostic accuracy, its effectiveness has been seldom studied. This is concerning because, while normalisation improves accuracy for variables unrelated to disease, the commonly adjusted demographic factors-age, sex, and education-are themselves risk factors for MCI and Alzheimer's disease. METHOD: We hypothesized that demographic normalisation reduces diagnostic accuracy when the demographic variables used (age, sex, education) differ systematically between diagnostic groups due to their association with disease risk. We tested this hypothesis by assessing whether normalisation affects the ability of MoCA and MMSE to distinguish MCI and early dementia from cognitively normal (CN) individuals, using receiver operating characteristic analysis with paired bootstrapping across multiple normalisation methods (bin-based, linear, quadratic and partial). RESULT: Surprisingly, demographic normalisation worsened rather than improved diagnostic accuracy for detecting MCI with both MoCA and MMSE, reducing their effectiveness as diagnostic tools and confirming our hypothesis. Demographic normalisation significantly reduced diagnostic accuracy, with AUC decrements of 0.007-0.015 (2-tailed p <0.001) in 7 of 8 CN vs MCI conditions, highlighting that disease-related demographic shifts often negate normalisation benefits and lower the diagnostic performance of MoCA and MMSE. Normalisation failed to consistently improve accuracy for detecting early dementia, with significant decreases in 3 of 8 conditions and a mix of significant and non-significant increases in the others, indicating inconsistent effects on test performance. CONCLUSION: The current findings indicate that normalisation with the commonly used demographic variables (age, sex, and education) has little effect on the accuracy of MoCA & MMSE for identifying MCI and early dementia. Even this little effect often results in a significantly decreased test accuracy, suggesting that demographic normalisation does more harm than good.
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 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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».