Vascular Cognitive Impairment: Most Useful Subtests of the Montreal Cognitive Assessment in Minor Stroke and Transient Ischemic Attack
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Cognitive impairment is frequent in cerebrovascular disease but often remains undetected. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) has been proposed in this context. Our aim was to evaluate the MoCA and its subtests in cerebrovascular disease. METHODS: We assessed 386 consecutive patients with minor stroke (National Institutes of Health Stroke Score <4) or transient ischemic attack at 3 months. The MoCA and the modified Rankin Scale (mRS) were administered. Computed tomography (CT) scans were assessed for stroke and white matter changes. An unfavorable functional outcome was defined as mRS >1. RESULTS: The prevalence of cognitive impairment (cutoff of 26) was 55% using the MoCA and 13% using the MMSE. In a multivariate analysis, MoCA <26 was associated with the outcome (OR 3.00, CI 1.78-5.03), as were remote lacunar stroke on CT and white matter changes of at least moderate severity. Five subtests (5-word recall, word list generation, trail-making, abstract reasoning and cube copy) formed an optimal short MoCA with 6/10 or less showing a sensitivity of 91% and a specificity of 83%. CONCLUSION: This study extends the utility of the MoCA to milder forms of cerebrovascular disease. The MoCA is associated with the 3-month functional outcome. Five subtests may constitute an optimal brief tool in vascular cognitive impairment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».