Screening and facilitating further assessment for cognitive impairment after stroke: application of a shortened Montreal Cognitive Assessment (miniMoCA)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study is to examine the performance of a shortened version of the MoCA (miniMoCA), as a clinical cognitive impairment screening tool in stroke rehabilitation patients. METHODS: Cognitive status was assessed using the MoCA and Cognistat in 72 patients. Agreement between the tests was assessed using the Kappa statistic. The sensitivity, specificity, positive (PPV) and negative predictive values (NPV) of a miniMoCA to a MoCA score <26 was also examined. RESULTS: A significant level of agreement was found between the MoCA and miniMoCA to the Cognistat in classifying patients by level of cognitive function. The miniMoCA showed a sensitivity of 93% and specificity of 92% (PPV 98%, NPV 75%) to abnormal MoCA scores (<26). CONCLUSIONS: This study extends the utility of the miniMoCA as an optimal brief screening tool for cognitive impairment in stroke patients. Further research is needed to determine the validity of the miniMoCA against a neuropsychological test. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: Although the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a recommended tool to screen for cognitive impairment in stroke patients, its lengthy administration can lead to inconsistent screening of patients for post-stroke cognitive function. In the current work, a shortened version of the MoCA (miniMoCA) was administered in a sample of stoke inpatients, utilizing only five of the eight original subtests. The proposed miniMoCA was found to streamline the administration of this screen test, while maintaining a heightened level of sensitivity for accurately identifying which patients do not require a more in-depth cognitive assessment.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».