Screening for mild cognitive impairment in patients with heart failure: Montreal Cognitive Assessment versus Mini Mental State Exam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairments occur frequently in patients with chronic heart failure (CHF), resulting in worse health outcomes than expected. These impairments can remain undetected unless specifically screened. There are limited sensitive screening measures available in nursing practice to identify mild cognitive impairment (MCI). AIM: To compare the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) with the Mini Mental State Exam (MMSE) in screening for MCI in CHF patients. METHODS: The MMSE and MoCA were administered to 93 hospitalized CHF patients (70±11 years), without a history of neurocognitive problems. Patients with low MoCA scores (<26) were compared to those with low MMSE scores (<27). Two different parameters were examined between the MoCA and the MMSE: level of MCI agreement (Kappa coefficient) and task errors on assessed cognitive domains (χ2 test). RESULTS: Statistically more patients had low MoCA scores compared with low MMSE scores (66 vs. 30, p=0.02). The MoCA classified 38 (41%) patients as cognitively impaired that were not classified by the MMSE. A significantly low level of agreement was found (κ=0.25, p=0.001) between the MMSE and MoCA in identifying patients with scores suggestive of MCI. More task errors were observed on the MoCA cognitive domains compared with the MMSE cognitive domains. In 68% of patients with low cognitive scores, visuospatial task errors were observed on tasks from the MoCA compared with 22% on a similar task of the MMSE. CONCLUSION: The MoCA, a screening tool for MCI, identified subtle but potentially clinically relevant cognitive dysfunctions with greater frequency than MMSE.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».