Cognitive dysfunction in SLE: development of a screening tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive dysfunction (CD) is among the most common neuropsychiatric manifestations of systemic lupus erythematosus (SLE). There are two methods which have been used to detect CD in patients with SLE: traditional neuropsychological tests (NPT) and the Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM). Both are time-consuming and neither is readily available for screening purposes. PURPOSE: The aim of our study was to evaluate the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test as a screening tool for detection of CD in SLE. Methods. SLE patients fulfilling ACR criteria were administered the ANAM, a computerized test battery which measures various cognitive domains and the MoCA, a one-page, performance-based screening test designed to detect mild cognitive impairment in the elderly. With the ANAM as the gold standard, the performance characteristics of the MoCA were assessed. RESULTS: In total, 44 patients were evaluated. Of these, 11 (25%) were identified by the ANAM as being impaired in comparison with 13 (29.5%) by the MoCA. The scores were significantly correlated (r = 0.57, p < 0.001). Using the standard cutoff of 26, the sensitivity of MoCA was 83% and specificity 73%. CONCLUSION: The MoCA appears to be a promising screening tool for the detection of CD in SLE both for epidemiologic studies and for routine clinical care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».