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| ===== Hintergrund ===== | ===== Hintergrund ===== |
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| Das //Montreal Cognitive Assessment// ist ein kognitives Screening-Instrument, das von Ziad Nasreddin konzipiert und 2005 in einem Zeitschriftenaufsatz vorgestellt wurde.((Nasreddine, Z. S., Phillips, N. A., Bedirian, V., Charbonneau, S., Whitehead, V., Collin, I., . . . Chertkow, H. (2005). The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A brief screening tool for mild cognitive impairment. //Journal Of The American Geriatrics Society, 53(4)//, 695-699. doi:10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x)) Das Verfahren dient der Differenzierung unterschiedlicher Schweregrade einer neurokognitiven Störung im Sinne von DSM-5. Die ansonsten für diesen Anwendungszweck häufig verwendete //Mini Mental State Examination (MMSE)// erlaubt zwar eine hinreichend gute Differenzierung in den unteren Leistungsbereichen, also bei mittleren und schweren Störungen. Im oberen Leistungsbereich, insbesondere bei der Unterscheidung einer leichten neurokognitiven Störung ("mild cognitive impairment", MCI)((Petersen R. C., Smith, G. E., Waring S. C. et al. (1999). Mild cognitive impairment. Clinical characterization and outcome. //Archives of Neurology, 56//, 303–308. doi:10.1001/archneur.56.3.303)) vom neurokognitiv gesunden Bereich, misst sie aber relativ grob. Mit dem MoCA wollte Nasreddine speziell für diesen Anwendungsbereich eine Alternative zur MMSE schaffen. Der Messbereich des MoCA entspricht im Wesentlichen dem der MMSE, also einem sehr breiten Bereich zwischen "extrem beeinträchtigt" (0-5 Punkte) und "unauffällig" (26-30 Punkte) und eignet sich damit für die angestrebte Stadieneinteilung der geistigen Leistungsfähigkeit über einen sehr weiten Bereich. Am häufigsten wird es eingesetzt zur schnellen Abschätzung der kognitiven Leistungsfähigkeit von Patienten mit beginnender Demenz oder leichter kognitiver Störung. Im Sinne einer Stadieneinteilung erfüllt es diesen Zweck auch, für eine differenzierte Sicht auf einzelne Störungsbereiche braucht es komplexere Verfahren. Im Jahr 2000 erschienen knapp 900 wissenschaftliche Untersuchungen, in denen das MoCA angewendet wurde (zum Vergleich: beim MMSE waren es rund 1500). Die Anwendungstendenz des MoCA ist steigend. | Das //Montreal Cognitive Assessment// ist ein kognitives Screening-Instrument, das von Ziad Nasreddin konzipiert und 2005 in einem Zeitschriftenaufsatz vorgestellt wurde.((Nasreddine, Z. S., Phillips, N. A., Bedirian, V., Charbonneau, S., Whitehead, V., Collin, I., . . . Chertkow, H. (2005). The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: A brief screening tool for mild cognitive impairment. //Journal Of The American Geriatrics Society, 53(4)//, 695-699. doi:10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x)) Das Verfahren dient der Differenzierung unterschiedlicher Schweregrade einer neurokognitiven Störung im Sinne von DSM-5. Die ansonsten für diesen Anwendungszweck häufig verwendete //Mini Mental State Examination (MMSE)// erlaubt zwar eine hinreichend gute Differenzierung in den unteren Leistungsbereichen, also bei mittleren und schweren Störungen. Im oberen Leistungsbereich, insbesondere bei der Unterscheidung einer leichten neurokognitiven Störung ("mild cognitive impairment", MCI)((Petersen R. C., Smith, G. E., Waring S. C. et al. (1999). Mild cognitive impairment. Clinical characterization and outcome. //Archives of Neurology, 56//, 303–308. doi:10.1001/archneur.56.3.303)) vom neurokognitiv gesunden Bereich, misst sie aber relativ grob. Mit dem MoCA wollte Nasreddine speziell für diesen Anwendungsbereich eine Alternative zur MMSE schaffen. Der Messbereich des MoCA entspricht im Wesentlichen dem der MMSE, also einem sehr breiten Bereich zwischen "extrem beeinträchtigt" (0-5 Punkte im MoCA) und "unauffällig" (26-30 Punkte) und eignet sich damit für die angestrebte Stadieneinteilung der geistigen Leistungsfähigkeit über einen sehr weiten Bereich. Am häufigsten wird es eingesetzt zur schnellen Abschätzung der kognitiven Leistungsfähigkeit von Patienten mit beginnender Demenz oder leichter kognitiver Störung. Im Sinne einer Stadieneinteilung erfüllt es diesen Zweck auch, für eine differenzierte Sicht auf einzelne Störungsbereiche braucht es komplexere Verfahren. Im Jahr 2000 erschienen knapp 900 wissenschaftliche Untersuchungen, in denen das MoCA angewendet wurde (zum Vergleich: beim MMSE waren es rund 1500). Die Anwendungstendenz des MoCA ist steigend. |
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| Beim MoCA haben wir keine publizierten Rohwertverteilungen von Zufallsstichproben gefunden. Es gibt allerdings zwei Studien, die Perzentilverteilungen in ausreichender Auflösung publiziert haben, eine große mit 5802 Personen (Kenny et al., 2013)((Kenny, R. A., Coen, R. F., Frewen, J., Donoghue, O. A., Cronin, H., & Savva, G. M. (2013). Normative values of cognitive and physical function in older adults: Findings from The Irish Longitudinal Study on Ageing. //Journal Of The American Geriatrics Society, 61//, S279-S290. doi:10.1111/jgs.12195)) und eine deutlich kleinere mit 700 Personen (Ojeda et al., 2016)((Ojeda, N., del Pino, R., Ibarretxe-Bilbao, N., Schretlen, D. J., & Pena, J. (2016). Montreal Cognitive Assessment Test: Normalization and standardization for Spanish population. //Revista De Neurologia, 63(11)//, 488-496. doi:10.33588/rn.6311.2016241)). Aus diesen kann man die Ursprungsverteilungen näherungsweise rückrechnen. Kenny et al. (2013)((Kenny, R. A., Coen, R. F., Frewen, J., Donoghue, O. A., Cronin, H., & Savva, G. M. (2013). Normative values of cognitive and physical function in older adults: Findings from The Irish Longitudinal Study on Ageing. //Journal Of The American Geriatrics Society, 61//, S279-S290. doi:10.1111/jgs.12195)) geben in Tabelle 3 der Arbeit die Rohwerte für sieben Perzentilpunkte, acht Altersklassen und drei Bildungsstufen wieder. Aus diesen Daten wurden Rohwertverteilungen rückgerechnet, über die Bildungsklassen gewichtet gemittelt und geglättet. Das Ergebnis ist in **Abbildung 1** wiedergegeben. Die notwendigen Angaben zu den Stichprobengrößen der Bildungsklassen fanden wir in einer anderen Arbeit der Gruppe (Kearney et al., 2011)((Kearney, P. M., Cronin, H., O'Regan, C., Kamiya, Y., Savva, G. M., Whelan, B., & Kenny, R. (2011). Cohort profile: The Irish Longitudinal Study on Ageing. //International Journal of Epidemiology, 40(4)//, 877-884. doi:10.1093/ije/dyr116)). | Beim MoCA haben wir keine publizierten Rohwertverteilungen von Zufallsstichproben gefunden. Es gibt allerdings zwei Studien, die Perzentilverteilungen in ausreichender Auflösung publiziert haben, eine große mit 5802 Personen (Kenny et al., 2013)((Kenny, R. A., Coen, R. F., Frewen, J., Donoghue, O. A., Cronin, H., & Savva, G. M. (2013). Normative values of cognitive and physical function in older adults: Findings from The Irish Longitudinal Study on Ageing. //Journal Of The American Geriatrics Society, 61//, S279-S290. doi:10.1111/jgs.12195)) und eine deutlich kleinere mit 700 Personen (Ojeda et al., 2016)((Ojeda, N., del Pino, R., Ibarretxe-Bilbao, N., Schretlen, D. J., & Pena, J. (2016). Montreal Cognitive Assessment Test: Normalization and standardization for Spanish population. //Revista De Neurologia, 63(11)//, 488-496. doi:10.33588/rn.6311.2016241)). Aus diesen kann man die Ursprungsverteilungen näherungsweise rückrechnen. Kenny et al. (2013)((Kenny, R. A., Coen, R. F., Frewen, J., Donoghue, O. A., Cronin, H., & Savva, G. M. (2013). Normative values of cognitive and physical function in older adults: Findings from The Irish Longitudinal Study on Ageing. //Journal Of The American Geriatrics Society, 61//, S279-S290. doi:10.1111/jgs.12195)) geben in Tabelle 3 der Arbeit die Rohwerte für sieben Perzentilpunkte, acht Altersklassen und drei Bildungsstufen wieder. Aus diesen Daten wurden Rohwertverteilungen rückgerechnet, über die Bildungsklassen gewichtet gemittelt und geglättet. Das Ergebnis ist in **Abbildung 1** wiedergegeben. Die notwendigen Angaben zu den Stichprobengrößen der Bildungsklassen fanden wir in einer anderen Arbeit der Gruppe (Kearney et al., 2011)((Kearney, P. M., Cronin, H., O'Regan, C., Kamiya, Y., Savva, G. M., Whelan, B., & Kenny, R. (2011). Cohort profile: The Irish Longitudinal Study on Ageing. //International Journal of Epidemiology, 40(4)//, 877-884. doi:10.1093/ije/dyr116)). |
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| {{:tests:moca_kenny_verteilungsdichte.png|}} | {{:dokumentation:moca_kenny_verteilungsdichte.png|}} |
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| **Abbildung 1: Rückgerechnete Verteilungsform der MoCA-Rohwerte in der Studie von Kenny et al. (2013) für acht Altersgruppen (Gruppenmittel)** | **Abbildung 1: Rückgerechnete Verteilungsform der MoCA-Rohwerte in der Studie von Kenny et al. (2013) für acht Altersgruppen (Gruppenmittel)** |
| Ojeda et al. (2016)((Ojeda, N., del Pino, R., Ibarretxe-Bilbao, N., Schretlen, D. J., & Pena, J. (2016). Montreal Cognitive Assessment Test: Normalization and standardization for Spanish population. //Revista De Neurologia, 63(11)//, 488-496. doi:10.33588/rn.6311.2016241)) geben in ihrer Tabelle 3 direkt Wertpunkte (Mittelwert 10, Standardabweichung 3, aus den Perzentilwerten umgerechnet) für neun Altersklassen an. Auf jede Altersklasse entfallen deutlich weniger Personen als in der Kenny-Studie, weshalb die Verteilungen grober geraten. In **Abbildung 2** sind sie in geglätteter Form dargestellt. Der Altersbereich geht in dieser Studie von 18 bis 86 Jahre, bei Kenny et al. (2013) nur von 50 aufwärts. Im Wesentlichen sieht man die gleichen Verteilungsformen, ziemlich symmetrisch in höherem Alter und rechtsgipflig bei den jüngeren Personen. | Ojeda et al. (2016)((Ojeda, N., del Pino, R., Ibarretxe-Bilbao, N., Schretlen, D. J., & Pena, J. (2016). Montreal Cognitive Assessment Test: Normalization and standardization for Spanish population. //Revista De Neurologia, 63(11)//, 488-496. doi:10.33588/rn.6311.2016241)) geben in ihrer Tabelle 3 direkt Wertpunkte (Mittelwert 10, Standardabweichung 3, aus den Perzentilwerten umgerechnet) für neun Altersklassen an. Auf jede Altersklasse entfallen deutlich weniger Personen als in der Kenny-Studie, weshalb die Verteilungen grober geraten. In **Abbildung 2** sind sie in geglätteter Form dargestellt. Der Altersbereich geht in dieser Studie von 18 bis 86 Jahre, bei Kenny et al. (2013) nur von 50 aufwärts. Im Wesentlichen sieht man die gleichen Verteilungsformen, ziemlich symmetrisch in höherem Alter und rechtsgipflig bei den jüngeren Personen. |
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| {{:tests:moca_ojeda_verteilungsdichte.png|}} | {{:dokumentation:moca_ojeda_verteilungsdichte.png|}} |
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| **Abbildung 2: Rückgerechnete Verteilungsform der MoCA-Rohwerte in der Studie von Ojeda et al. (2016) für neun Altersgruppen (Gruppenmittel)** | **Abbildung 2: Rückgerechnete Verteilungsform der MoCA-Rohwerte in der Studie von Ojeda et al. (2016) für neun Altersgruppen (Gruppenmittel)** |
| **Abbildung 3** zeigt die Mittelwerte der soweit besprochenen Studien über den Altersverlauf in Fünf-Jahres-Zeiträumen von 50 bis 89 Jahren (grün die Zufallsstichproben, orange die anfallenden Stichproben). Auch wenn manche der Studien auch jüngere und ältere (nur eine einzige Studie) Altersklassen untersucht haben, beschränken wir uns auf die Altersklassen von 50 bis 89, weil nur hier vernünftige Fallzahlen vorliegen. Die Fallzahlen sind ohnehin sehr ungleich in den Studien und schwanken zum Beispiel in der Altersklasse 70-74 zwischen 1627 bei Sachs et al. (2020) und 7 bei Oren et al. (2015). Aus diesem Grund haben wir die Mittelwerte über die Studien, die ebenfalls in Abbildung 3 eingezeichnet sind (die der Zufallsstudien in grün, die der anfallenden Studien in orange), nicht gewichtet berechnet, weil sonst einzelne Studien ein zu großes Gewicht erhalten hätten. | **Abbildung 3** zeigt die Mittelwerte der soweit besprochenen Studien über den Altersverlauf in Fünf-Jahres-Zeiträumen von 50 bis 89 Jahren (grün die Zufallsstichproben, orange die anfallenden Stichproben). Auch wenn manche der Studien auch jüngere und ältere (nur eine einzige Studie) Altersklassen untersucht haben, beschränken wir uns auf die Altersklassen von 50 bis 89, weil nur hier vernünftige Fallzahlen vorliegen. Die Fallzahlen sind ohnehin sehr ungleich in den Studien und schwanken zum Beispiel in der Altersklasse 70-74 zwischen 1627 bei Sachs et al. (2020) und 7 bei Oren et al. (2015). Aus diesem Grund haben wir die Mittelwerte über die Studien, die ebenfalls in Abbildung 3 eingezeichnet sind (die der Zufallsstudien in grün, die der anfallenden Studien in orange), nicht gewichtet berechnet, weil sonst einzelne Studien ein zu großes Gewicht erhalten hätten. |
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| {{:tests:moca_mittelwerte.png|}} | {{:dokumentation:moca_mittelwerte.png|}} |
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| **Abbildung 3: Mittelwerte der MoCA-Rohwerte im Altersverlauf in sechs Studien mit Zufallsstichproben (grün) und acht Studien mit Gelegenheitsstichproben (orange) sowie deren einfache Mittelung** | **Abbildung 3: Mittelwerte der MoCA-Rohwerte im Altersverlauf in sechs Studien mit Zufallsstichproben (grün) und acht Studien mit Gelegenheitsstichproben (orange) sowie deren einfache Mittelung** |
| ===== Linearisierung der Messskala ===== | ===== Linearisierung der Messskala ===== |
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| Im Abschnitt [[tests:montreal_cognitive_assessment#verteilungseigenschaften_der_rohwerte|Verteilungseigenschaften der Rohwerte]] haben wir gesehen, dass es nur in zwei Studien Perzentilverteilungen gibt, auf die man eine Linearisierung der Skala bauen kann. In der Altersgruppe 60-64, auf die wir die Leistungswerte basieren werden, liegen beide Studien, Kenny et al. (2013) und Ojeda et al. (2016), im Leistungsniveau ziemlich genau im Durchschnitt aller Studien mit randomisierten Stichproben. Damit spricht also vom mittleren Niveau der Studien nichts dagegen, die Leistungswertberechnung nur auf diese beiden Studien zu stützen. Im weiteren Altersverlauf zeigten aber beide Studien schlechtere mittlere Leistungen als der Durchschnitt aller Studien mit Zufallsstichproben. Für die Altersstandardwerte werden wir deshalb eine Korrektur verwenden, die das berücksichtigt. | Im Abschnitt [[dokumentation:montreal_cognitive_assessment#verteilungseigenschaften_der_rohwerte|Verteilungseigenschaften der Rohwerte]] haben wir gesehen, dass es nur in zwei Studien Perzentilverteilungen gibt, auf die man eine Linearisierung der Skala bauen kann. In der Altersgruppe 60-64, auf die wir die Leistungswerte basieren werden, liegen beide Studien, Kenny et al. (2013) und Ojeda et al. (2016), im Leistungsniveau ziemlich genau im Durchschnitt aller Studien mit randomisierten Stichproben. Damit spricht also vom mittleren Niveau der Studien nichts dagegen, die Leistungswertberechnung nur auf diese beiden Studien zu stützen. Im weiteren Altersverlauf zeigten aber beide Studien schlechtere mittlere Leistungen als der Durchschnitt aller Studien mit Zufallsstichproben. Für die Altersstandardwerte werden wir deshalb eine Korrektur verwenden, die das berücksichtigt. |
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| **Abbildung 4** zeigt die Leistungswerte für MoCA-Rohwerte von 10 bis 30, basierend auf einer Flächentransformation der Perzentilwerte der Studien von Kenny et al. (2013) in blau und auf Ojeda et al. (2016) in grün. Beide Kurven verlaufen fast deckungsgleich. In den Endbereichen, wo sie etwas auseinanderlaufen, wird die vom Umfang größere Studie (Kenny) bei der gewichteten Mittelung die Transformation bestimmen. | **Abbildung 4** zeigt die Leistungswerte für MoCA-Rohwerte von 10 bis 30, basierend auf einer Flächentransformation der Perzentilwerte der Studien von Kenny et al. (2013) in blau und auf Ojeda et al. (2016) in grün. Beide Kurven verlaufen fast deckungsgleich. In den Endbereichen, wo sie etwas auseinanderlaufen, wird die vom Umfang größere Studie (Kenny) bei der gewichteten Mittelung die Transformation bestimmen. |
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| {{:tests:moca_leistungswerte.png}} | {{:dokumentation:moca_leistungswerte.png}} |
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| **Abbildung 4: Flächentransformation der Perzentilwerte in IQ-skalierte Standardwerte für zwei Stichproben ** | **Abbildung 4: Flächentransformation der Perzentilwerte in IQ-skalierte Standardwerte für zwei Stichproben ** |
| ===== Leistungs- und Altersnormen im Überblick ===== | ===== Leistungs- und Altersnormen im Überblick ===== |
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| Wie [[:tests:montreal_cognitive_assessment#Linearisierung der Messskala|oben]] dargelegt, basiert die Transformation der Rohwerte in Leistungswerte auf den Perzentilnormen der beiden Studien von Kenny et al. (2013) und Ojeda et al. (2016). Im Vergleich zum mittleren Altersverlauf der Leistungen in allen randomisierten Studien fällt der Leistungsabfall in diesen beiden Studien stärker aus. Dieser Effekt wurde bei den Altersnormgrenzen dadurch korrigiert, dass die Mittelwerte pro Altersgruppe auf das durchschnittliche Niveau aller randomisierten Studien gebracht wurden. | siehe ausführliche [[tests:montreal_cognitive_assessment#Leistungs- und Altersnormen im Überblick|Testdokumentation]] |
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| Aus diesen Berechnungen resultiert die in **Abbildung 5** gezeigte Leistungs- und Altersnormierung des MoCA für TDB2Online. Wie gewohnt markieren auf dieser Abbildung die senkrechten Striche die Leistungswerte von 40 bis 145. Auf der schwarzen waagerechten Linie sind die Rohwerte eingetragen. Die abwechselnd rot und blau eingezeichneten Linien enthalten die Normgrenzen für alle Altersgruppen in der Übersicht. Die fünf Markierungen auf jeder Linie stehen für die Prozentränge 2.5, 16, 50, 84 und 97.5. Jeweils eine solche Linie, nämlich die, die der Altersgruppe des Probanden entspricht, wird (in anderer Form) im TDB2Online-Profilblatt eingezeichnet, um bei der individuellen Interpretation der Testergebnisse zu helfen. | |
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| {{:tests:moca_altersnormen.png}} | |
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| **Abbildung 5: MoCA-Leistungswerte mit Rohwerten und Altersnormgrenzen (siehe Text)** | |
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| Man sieht an dieser Abbildung sehr deutlich die bessere Differenzierungsfähigkeit des MoCA im Vergleich zur MMSE im oberen Leistungsbereich. Mit dem MoCA lassen sich in allen Altersgruppen Leistungen messen, die zwei Standardabweichungen über dem Mittelwert, also bei einem IQ-Wert von 130 oder darüber liegen. Bei der [[tests:cerad-testbatterie#leistungs-_und_altersnormen|MMSE in der CERAD-Normierung]] ist die Testdecke dagegen sehr niedrig: Nicht einmal bei der ältesten Gruppe lassen sich so hohe Leistungen messen. Allerdings hat auch die Differenzierungsfähigkeit des MoCA im Leistungsbereich oberhalb des Medians ihre Grenzen: An der Verteilung der Rohwerte im Leistungswertgitter sieht man, dass die Differenz zwischen zwei Rohwerten oberhalb des Medians etwa 7 IQ-Punkte beträgt. Im niedrigen Leistungsbereich ist die Differenzierungsfähigkeit etwa dreimal so hoch - was insofern in Ordnung ist, als der Test ja Einbußen messen soll und keine Leistungsspitzen. | |
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| ===== Linking von MoCA und MMSE ===== | ===== Linking von MoCA und MMSE ===== |
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| {{:tests:moca_cerad-mmse_linking.png|}} | {{:dokumentation:moca_cerad-mmse_linking.png|}} |
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| **Abbildung 6: Äquivalenzkurven von MoCA und MMSE in neun Einzelstudien und im mittleren Verlauf** | **Abbildung 6: Äquivalenzkurven von MoCA und MMSE in neun Einzelstudien und im mittleren Verlauf** |
| ===== Literatur ===== | ===== Literatur ===== |
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