健康人群与神经退行性疾病患者MMSE与MoCA评分转换标准的建立与应用

本研究针对临床常用认知筛查工具MMSE和MoCA评分无法直接转换的问题，通过log-linear smoothing equipercentile equating（LSEE）方法建立意大利人群的标准化转换表。研究纳入1423例受试者（健康老年人1203例、阿尔茨海默病93例、帕金森病127例），发现健康人群转换误差RMSE为1.8（MMSE→MoCA）和1.2（MoCA→MMSE），临床组误差略高。该成果为跨研究数据整合和纵向认知评估提供重要工具。

　　

认知筛查工具在神经退行性疾病的早期诊断中扮演着关键角色，但临床常用的两种量表——Mini-Mental State Examination（MMSE，简易精神状态检查）和Montreal Cognitive Assessment（MoCA，蒙特利尔认知评估）长期存在"评分壁垒"。这两种30分制的量表虽然都被广泛使用，但评估维度存在差异：MMSE侧重定向力、记忆等基础认知功能，而MoCA增加了执行功能、视空间能力等高阶认知的检测。这种差异导致临床医生面临一个尴尬局面——当患者先后接受不同量表评估时，无法直接比较两次结果的变化程度。

更棘手的是，现有研究显示这两种量表的得分关系在不同疾病中存在差异。例如帕金森病（PD）患者由于突出的执行功能障碍，在MoCA上的表现往往比MMSE更差；而阿尔茨海默病（AD）患者的记忆障碍则在两种量表上都有体现。这种疾病特异性差异使得开发普适性转换标准变得异常困难。此前虽有学者尝试建立转换公式，但多数研究样本量有限，且缺乏对特定疾病人群的针对性分析。

为解决这一临床痛点，意大利蒙多基金会IRCCS的研究团队开展了一项大规模研究。他们创新性地采用log-linear smoothing equipercentile equating（LSEE，对数线性平滑等百分位等值）方法，对1423名意大利受试者（包括1203名健康老年人、93名AD患者和127名PD患者）的MMSE和MoCA评分数据进行转换建模。研究不仅验证了转换公式在健康人群中的可靠性，还首次建立了针对AD和PD患者的疾病特异性转换标准。这项重要成果发表在《Experimental Gerontology》上，为临床实践和科研数据整合提供了实用工具。

研究团队采用的关键技术方法包括：1）基于大样本的横断面研究设计（健康老年人来自社区机构，AD/PD患者来自专科门诊）；2）LSEE等值法建立MMSE与MoCA的双向转换模型；3）通过train-test验证和Root Mean Square Error（RMSE，均方根误差）评估转换可靠性；4）针对年龄、教育程度等协变量进行亚组分析。所有认知评估均采用意大利标准化版本（MMSE采用Measso等1993年版，MoCA采用Conti等2015年版）。

3. Results
3.1. Accuracy and reliability of MMSE-MoCA conversion tables in the healthy-subjects sample
健康人群数据显示，MMSE>22和MoCA>16为有效转换区间。在此范围内，MMSE→MoCA转换的RMSE为1.8，反向转换误差更低（RMSE=1.2）。特别值得注意的是，当MMSE>25、MoCA>24时，两种量表的对应关系趋于稳定，如MMSE 30分对应MoCA 29分，反映出在高分段的一致性。

3.2. Accuracy and reliability of MMSE-MoCA conversion tables in the patient sample
临床组分析揭示显著疾病差异：AD组MMSE→MoCA转换的RMSE为2.9，PD组达3.2。这种差异源于PD患者特有的认知特征——当MMSE=27时，AD患者对应MoCA为21分，而PD患者仅19分，凸显MoCA对PD执行功能障碍的敏感性。反向转换中，MoCA=17对应AD患者MMSE 24分，PD患者则为26分，再次证实两种疾病认知损害模式的差异。

4. Discussion
这项研究首次系统建立了意大利人群MMSE与MoCA的疾病特异性转换标准。健康人群数据验证了Aiello等先前研究的发现，并通过更大样本提高了转换精度。临床数据则揭示关键发现：1）PD患者的MMSE-MoCA分差显著大于AD患者，这与PD特征性的额叶-纹状体环路损害相关；2）两种量表在检测不同认知域时的敏感性差异，使得转换可靠性呈现"分段特性"——在中等分数段（MMSE 21-24）误差增大，这与量表的项目难度梯度相关。

研究的临床价值体现在三方面：首先，为回顾性研究数据整合提供标准化工具，特别是对使用不同量表的长期随访研究；其次，建立的疾病特异性标准有助于更准确评估AD与PD的认知轨迹；最后，研究明确界定了各量表的"最佳转换区间"，指导临床选择最适评估工具。例如对疑似PD患者，直接采用MoCA可能比MMSE转换结果更可靠。

当然，研究也存在局限：极低分患者样本不足可能影响重度痴呆阶段的转换准确性；教育程度校正虽在亚组分析中涉及，但未建立教育特异性转换表。未来研究可扩大严重认知障碍样本，并探索人工智能辅助的动态转换模型。这项成果标志着认知评估标准化工作迈出重要一步，为实现神经退行性疾病早期筛查的"量表达成"奠定基础。