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Enregistrement W2121677204 · doi:10.1093/ageing/afs116

Cognitive screening in the acute stroke setting

2012· article· en· W2121677204 sur OpenAlexaboutno aff
D. Blackburn, L Bafadhel, Marc Randall, K. Harkness

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Acute strokeCognitionCognitive impairmentPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicinePediatricsPsychiatryEmergency department

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: current literature suggests that two-thirds of patients will have cognitive impairment at 3 months post-stroke. Post-stroke cognitive impairment is associated with impaired function and increased mortality. UK guidelines recommend all patients with stroke have a cognitive assessment within 6 weeks. There is no 'gold standard' cognitive screening tool. The Montreal cognitive assessment (MoCA) is more sensitive than the Mini-Mental State Examination (MMSE) in mild cognitive impairment and for cognitive impairment in the non-acute post-stroke setting and in a Chinese-speaking acute stroke setting. METHODS: a convenience sample of 50 patients, admitted with stroke or transient ischaemic attack (TIA), were screened within 14 days, using the MoCA and the MMSE. RESULTS: the mean MoCA was 21.80 versus a mean MMSE of 26.98; 70% were impaired on the MoCA (cut-off <26) versus 26% on MMSE (cut-off <27). The MoCA could be completed in <10 min in 90% of cases. CONCLUSION: the MoCA is easy and quick to use in the acute stroke setting. Further work is required to determine whether a low score on the MoCA in the acute stroke setting will predict the cognitive and functional status and to explore what the best cut-off should be in an acute post-stroke setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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