The Cognistat (neurobehavioural cognitive status exam): Administering the full test in stroke patients for optimal results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the most commonly administered tools occupational therapists use for stroke patients is the Cognistat, which was designed as a brief screening tool of cognitive functioning. Evaluations in samples of patients have identified a high false-negative rate if the Cognistat is administered using the 'screen metric' approach. Assessing the Cognistat based on its intended design can ensure consistency and accuracy among occupational therapists for this commonly administered tool. Thus, this study examined the accuracy of administering the entire Cognistat in comparison to the screen-metric approach and the factor analytic structure within stroke patients. METHODS: The full Cognistat was administered to stroke patients receiving inpatient rehabilitation. RESULTS: Seventy-five patients who experienced a recent stroke met inclusion criteria. An inconsistency between the screen and metric items was found for five of 10 subscales. Additionally, a principal component analysis (PCA) found the Cognistat to be a two factor structure with six of the subscales loading on Factor 1, while the remaining subscales loaded on Factor 2. CONCLUSIONS: Our findings confirm that occupational therapists should administer the full Cognistat to stroke patients rather than the original screen-metric approach. A two-factor structure was also supported in our results, suggesting that occupational therapists' scoring practices should reflect this finding and use the differentiated score out of 10 rather than a global sum. However, additional research is necessary to consider the clinical and theoretical significance of the Cognistats' subscale clustering.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».