Comprehensive cognitive neurological assessment in stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive syndromes (CS) after stroke may be important to measure and monitor for management and emerging therapies. AIM: To incorporate known behavioral neurological and neuropsychiatric syndromes into a bedside cognitive assessment in patients with stroke. METHODS: A validated cognitive examination (comprehensive cognitive neurological test in stroke, Coconuts) was administered during the first month of stroke presentation and analyzed according to five large-scale networks for cognition and correlated with neuropsychological tests. Validity testing of the test was performed for overall sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value to stroke in comparison with MRI diagnosis of stroke as well as discriminant validity, construct validity and inter-rater reliability. RESULTS: Overall the sensitivity of the Coconuts scale was 91% and specificity 35%, PPV 88% and NPV 41% vs stroke lesions using MRI. Cognitive syndrome frequencies: frontal network syndrome frequency was 908/1796 (51%), left hemisphere network syndrome frequency was 646/1796 (36%), right hemisphere network included 275/1796 (15.3%), occipitotemporal network for complex visual processing 107/1796 (6%), the hippocampal limbic network for amnesias and emotional disorders 397/1796 (22%) and miscellaneous network syndromes 481/1796 (27%). CONCLUSION: The Coconuts is a valid and practical test of a comprehensive array of known behavioral neurological and neuropsychiatric syndromes in patients with 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».