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1975년부터 현재까지: MMSE는 어떻게 치매 감지의 표준이 되었습니까?
간이 정신상태 검사(MMSE)가 1975년에 처음 제안된 이후 이 척도는 치매 및 기타 인지 장애를 선별하기 위해 전 세계적으로 널리 사용되었습니다. 30점짜리 설문지인 MMSE는 인지 기능을 평가할 뿐만 아니라 의사가 다양한 유형의 치매 환자의 증상과 중증도를 구별하는 데 도움이 되도록 보다 미묘한 이해를 발전시킵니다.
MMSE의 가장 큰 장점은 단순성과 효율성입니다. 일반적으로 수행하는 데 5~10분밖에 걸리지 않으며 의사와 환자 모두에게 특별한 장비나 교육이 필요하지 않습니다.
이 테스트에는 등록(반복 명사), 주의력 및 계산, 회상, 언어 능력, 기본 운동 능력 등 인지 기능을 평가하는 항목이 포함됩니다. 이러한 프로젝트를 통해 수행되는 테스트는 개인의 인지 상태를 효과적으로 평가하고 변화 과정을 추적할 수 있습니다.
그러나 MMSE는 본격적인 정신 상태 검사와 동일하지 않으며 주로 기질성 정신병자와 기능적 정신병자를 구별하기 위해 개발되었습니다. Hawkinson Abbreviated Psychological Test(GMS) 또는 Columbia Psychological Assessment Scale(Cognitive Assessment Scale)과 같은 많은 테스트가 존재하지만 MMSE는 설계의 단순성과 광범위한 적용 가능성이 돋보입니다.
이러한 장점에도 불구하고 MMSE 사용에는 연령과 교육 수준에 대한 민감도, 경도 인지 장애를 민감하게 감지할 수 없는 등의 한계가 있습니다.
MMSE 테스트 기능
MMSE 테스트에는 테스트 시간과 장소에 대한 질문, 간단한 산술 계산(예: 7의 연속 뺄셈) 수행, 언어 이해력, 기본 운동 능력 테스트 등 비교적 간단한 질문이 포함되어 있습니다. 이러한 질문은 개인의 인지 기능을 빠르고 효과적으로 평가하기 위해 고안되었습니다. 여러 주요 영역을 평가하는 동안 MMSE는 환자의 특정 요구 사항도 고려하고 시각 또는 운동 장애에 대한 조정도 수행할 수 있습니다.
성적 이해
MMSE 점수 기준에 따르면 24점 이상은 정상적인 인지를 나타내고, 이보다 낮은 점수는 중증(≤9), 중등도(10~18) 또는 경도(19~19) 등 다양한 정도의 인지 장애를 나타낼 수 있습니다. 23). 그러나 가장 높은 점수인 30점이라도 치매 가능성을 완전히 배제할 수는 없다는 점에 유의해야 한다. 더욱이, 초점이 되는 문제의 존재는 PSME의 촉진에도 의문을 제기합니다.
점수가 매우 낮으면 치매와 관련이 있는 경우가 많지만, 낮은 점수가 모두 치매를 의미하는 것은 아닙니다. 다른 정신 질환도 MMSE 검사에서 비정상적인 결과를 초래할 수 있기 때문입니다.
지속적인 연습을 통해 이전 연구에 따르면 MMSE가 인지 장애에 대한 선별 도구 또는 보조 진단 도구로 가장 잘 사용되는 것으로 나타났습니다. 이는 사용된 테스트 점수가 인지 문제를 나타내지만 보다 정확한 진단 정보를 얻으려면 추가 평가가 필요하다는 것을 의미합니다.
향후 과제
MMSE가 점진적으로 적용됨에 따라 많은 연구자들은 특히 언어 이해력이 부족한 환자나 교육 수준이 낮은 개인의 경우 이 테스트를 개선하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 교육의 영향은 오진 가능성을 피하기 위해 연구자들이 더욱 심층적으로 탐구할 가치가 있습니다.
MMSE는 치매 감지와 다양한 유형 간의 차이점을 혼합된 성능으로 보여줍니다. 예를 들어, 알츠하이머병 환자는 시간, 장소 식별 및 회상 테스트에서 낮은 점수를 받는 경향이 있는데, 이는 다른 유형의 치매에서는 상대적으로 안정적입니다.
MMSE는 사용 및 마케팅 과정에서 저작권 문제에도 직면합니다. 처음에는 시험의 저작권이 창시자에게 있었으나 나중에 관련 기관으로 이전되어 사실상 시험의 대중화가 더 어려워졌습니다. 많은 국가에서 MMSE의 공식 버전은 저작권으로 보호되는 것으로 간주되므로 온라인에 무료 버전이 많이 있지만 사용자는 여전히 사용할 때 주의해야 합니다.
결론
MMSE는 유연한 디자인 컨셉, 쉬운 실행, 우수한 신뢰성으로 인해 처음부터 치매 검사의 '최적 표준'이 되었습니다. 그러나 치매와 그 영향에 대한 이해가 커짐에 따라 인지 장애를 식별하는 능력을 향상시키기 위해 더 깊은 데이터 분석을 가능하게 하는 더 새롭고 유연한 테스트가 앞으로 필요할 수 있습니다. 향후 개발에서는 전통적인 테스트와 새로운 테스트 간의 전환 균형을 맞추는 방법이 주목할만한 주제가 될 것입니다.
