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Enregistrement W1968805145 · doi:10.1159/000355496

Impact of Different Operational Definitions on Mild Cognitive Impairment Rate and MMSE and MoCA Performance in Transient Ischaemic Attack and Stroke

2013· article· en· W1968805145 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreDunhill Medical TrustMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineStroke (engine)DementiaPopulationNeuropsychologyCognitive impairmentCognitionMini–Mental State ExaminationPhysical therapyAudiologyGerontologyDiseaseInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI) is at least as prevalent as dementia after transient ischaemic attack (TIA)/stroke and is increasingly recognised as an important outcome in observational studies and randomised trials. However, there is no consensus on how impairment should be defined, and numerous different criteria exist. Previous studies have shown that different criteria for cognitive impairment impact on prevalence rates in epidemiological studies. However, there are few data on how operational differences within established criteria (e.g. Petersen-MCI) affect measured impairment rates and the performance of short cognitive tests such as the Mini Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), particularly in cerebrovascular disease. We therefore evaluated the effect of different operational definitions on measured rates of Petersen-MCI and on reliability of short cognitive tests in patients with TIA and stroke. METHODS: Consecutive patients underwent the MMSE, MoCA and neuropsychological battery ≥1 year after TIA or stroke in a population-based study. MCI was defined using the Petersen method and subclassified as single or multiple domain, both with (original) and without (modified) subjective memory impairment. Different cut-offs (>1, >1.5 and >2 standard deviations, SD) on a given test relative to published norms were compared together with use of single versus multiple tests to define domain impairment. RESULTS: 91 non-demented subjects completed neuropsychological testing (mean age ± SD 69.7 ± 11.6 years, 54 male, 49 stroke) at a mean of 3.1 ± 1.9 years after the index event. Rates of cognitive impairment ranged from 14/91 (15%) for MCI-original at >2 SD cut-off to 61/91 (67%) MCI-modified at >1 SD cut-off, and the proportion of MCI that was multiple domain varied, e.g. 24/46 (52%) versus only 5/27 (20%) at 1 versus 2 SD cut-off for MCI-modified. Requirement for subjective memory complaint approximately halved estimates [e.g. 17 (19%) vs. 39 (43%) for MCI at 1.5 SD cut-off, single test definition], whereas use of multiple tests versus a single test to define a cognitive domain had less impact. In general, diagnostic accuracy was higher, and optimal cut-offs lower, on MMSE and MoCA for multiple-domain versus single-domain MCI, but the MoCA appeared superior for detecting MCI-modified, whereas the MMSE performed well in detecting MCI-original. CONCLUSION: Even within established criteria for MCI, differences in operational methodology result in 4-fold variation in MCI estimates. Optimal MMSE and MoCA cut-offs are lower, and reliability more similar, when criteria for MCI are more stringent. Our findings have implications for sample size and adjusted relative risk calculations in randomised trials and for comparisons between studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle