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Enregistrement W2168933704 · doi:10.1111/ene.12363

Mo<scp>CA</scp>‐assessed cognitive function and excellent outcome after aneurysmal subarachnoid hemorrhage at 1 year

2014· article· en· W2168933704 sur OpenAlexaboutno aff
George Kwok Chu Wong, Sandy Wai Lam, Adrian Wong, Simon Lai, D. Siu, Wai Sang Poon, Vincent Mok

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese University of Hong Kong
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineSubarachnoid hemorrhageModified Rankin ScaleObservational studyCognitionCognitive impairmentProspective cohort studyActivities of daily livingInternal medicinePhysical therapyIschemic strokeIschemiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: After aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH), cognitive impairment, even mild and relatively isolated, can be devastating, especially in working-age persons. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is accepted as a valid screening tool for mild cognitive impairment due to cerebral ischaemia. Whether MoCA is independently associated with excellent outcome [a score of 0 on the modified Rankin Scale (mRS) or 18/18 on the Lawton Instrumental Activities of Daily Living (IADL) scale] 1 year after aSAH was assessed. METHODS: Hong Kong Chinese aSAH patients were assessed prospectively by means of the MoCA, Mini-Mental State Examination (MMSE), mRS and IADL scale at 1 year. This multicenter prospective observational study is registered at ClinicalTrials.gov of the US National Institutes of Health (NCT01038193). RESULTS: In all, 194 patients completed the assessments at 1 year. After adjustment for age, both excellent IADL and mRS outcomes were associated with MoCA (OR 1.2, 95% CI 1.1-1.3, P < 0.001, and OR 1.1, 95% CI 1.0-1.2, P = 0.001, respectively). CONCLUSIONS: MoCA-assessed cognitive function is an important determinant for excellent outcomes after aSAH.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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