The use of MMSE and MoCA in patients with acute ischemic stroke in clinical
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are brief cognitive screening tools that have been developed for the screening of patients with Mild Cognitive Impairment. METHODS: A total of 105 patients were included in this study, aged 53-89 years, with acute ischemic stroke admitted to hospital and fell into two groups: stroke patients with cognitive impairment (SCI) and controls with no cognitive impairment (n-SCI). The patient's characteristics are collected and regression analyses were performed to predict cognitive impairments. We use MMSE and MoCA assessment as prognostic indices for cognitive impairments of patient's with stroke. OBJECTIVES: Our aim was to examine the effectiveness of the MMSE and MoCA in screening cognitive impairments. MAIN RESULTS: There were significant difference among the two groups in the prevalence of diabetes mellitus (p < 0.05) and intracranial atherosclerosis (p < 0.05). A linear regression determined that the age, diabetes, intracranial atherosclerosis predicted the cognitive impairments. The ROC results for MoCA with an AUC of 0.882 and the corresponding results for MMSE show a similar AUC of 0.839. CONCLUSION: Neuropsychological performance of stroke patients was influenced by biological and demographic variables: age, diabetes and intracranial atherosclerosis. The MoCA and MMSE are both reliable assessments for the diagnosis of cognitive impairment after stroke.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».