Screening for Cognitive Impairment in a Stroke Prevention Clinic Using the MoCA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening for cognitive impairment is recommended in patients with cerebrovascular disease. We sought to establish the incidence of cognitive impairment using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in a cohort of consecutive patients attending our stroke prevention clinic (SPC), and to determine whether a subset of the MoCA could be derived for use in this busy clinical setting. METHODS: The MoCA was administered to 102 patients. Incidence of cognitive impairment was compared to presenting complaint and final diagnosis. extent of cerebral white matter changes (WMC) was rated using the Age Related White Matter Changes (ARWMC) scale in 80 patients who underwent neuroimaging. A subset of the three most predictive test elements of the MoCA was derived using regression analysis. RESULTS: 63.7% of patients scored <26/30 on the MoCA, in keeping with cognitive impairment. This was unrelated to the final diagnosis or extent of WMC, although a trend for lower MoCA scores was observed in older patients. A mini-MoCA subscore combining the clock drawing test, five-word delayed recall, and abstraction was highly correlated with the final MoCA score (R=0.901). A score of <7/10 using this 10-point mini-MoCA identified cognitive impairment as defined by the MoCA with a sensitivity of 98.5%, and a specificity of 77.6%. CONCLUSIONS: Two-thirds of SPC patients demonstrated evidence for cognitive impairment, irrespective of their final diagnosis or the presence of WMC. A mini-MoCA comprised of the clock drawing test, five-word delayed recall, and abstraction represents a potential alternative to the full MoCA in this population.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».