Prediction equation for the mini-mental state examination: influence of education, age, and sex

AUTOR(ES)
FONTE

Fisioter. Pesqui.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2019-03

RESUMO

RESUMO O mini-exame do estado mental (MEEM) é um teste de rastreio mundialmente utilizado para identificar alterações no âmbito da cognição. Estudos têm demonstrado a influência da educação, idade e gênero na pontuação do MEEM. No entanto, no Brasil, os estudos consideram apenas um fator para a pontuação no teste. O objetivo do estudo foi estabelecer uma equação preditiva para o MEEM. Um estudo transversal exploratório foi desenvolvido e examinadores treinados avaliaram participantes da comunidade. Os voluntários foram avaliados pelo MEEM e pela Escala de Depressão Geriátrica (EDG). A pontuação do MEEM foi a variável dependente. A idade, nível educacional, gênero e pontuação na EDG foram as variáveis independentes. A análise de regressão multivariada foi utilizada para determinar o modelo de melhor valor preditivo para os escores do MEEM. Foram avaliados 250 indivíduos entre 20 e 99 anos, sem comprometimento cognitivo. O nível educacional, a idade e o sexo explicaram 38% da variância total da pontuação do MEEM (p<0,0001) e resultaram na equação: MEEM=23,350+0,265(anos de escolaridade)-0,042(idade)+1,323(gênero), em que mulher=1 e homem=2. A pontuação do MEEM pode ser melhor explicada e predita quando o nível educacional, idade e gênero são considerados. Os resultados contribuem para o conhecimento sobre as variáveis que influenciam o escore do MEEM, bem como fornece uma maneira de considerá-las na pontuação do teste, proporcionando uma melhor triagem desses pacientes.ABSTRACT The mini-mental state examination (MMSE) is a screening test used worldwide for identifying changes in the scope of cognition. Studies have shown the influence of education, age and sex in the MMSE score. However, in Brazil, the studies consider only one factor to score it. The aim of this study was to establish a prediction equation for the MMSE. An exploratory cross-sectional study was developed and trained researchers examined participants at the community. The volunteers were evaluated by the MMSE and also by the Geriatric Depression Scale (GDS). The MMSE score was the dependent variable. Age, educational level, sex, and GDS score were the independent variables. Multivariate regression analysis was used to determine the model of best prediction value for MMSE scores. A total of 250 participants aged 20-99 years, without cognitive impairment, were assessed. The educational level, age, and sex explained 38% of the total variance of the MMSE score (p<0.0001) and resulted in the following equation: MMSE=23.350+0.265(years of schooling)-0.042(age)+1.323(sex), in which female=1 and male=2. The MMSE scores can be better explained and predicted when educational level, age, and sex are considered. These results enhance the knowledge regarding the variables that influence the MMSE score, as well as provide a way to consider all of them in the test score, providing a better screening of these patients.

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