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Enregistrement W2226828119 · doi:10.1200/jco.2009.27.15_suppl.e13000

Investigation of cognitive screening measures in patients with brain tumors: Diagnostic accuracy and correlation with quality of life

2009· article· en· W2226828119 sur OpenAlexaffabout
Robert Olson, Grant L. Iverson, Maureen Parkinson, Hannah Carolan, Alison Ellwood, Michael McKenzie

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineMcNemar's testReceiver operating characteristicCutoffQuality of life (healthcare)Rank correlationCorrelationNeuropsychologyGold standard (test)CognitionInternal medicineCognitive impairmentPsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e13000 Background: Brief cognitive screening measures are often selected by clinicians and researchers for brain tumor patients, primarily because of their ease of use. Currently, the Mini Mental State Examination (MMSE) is the most commonly chosen, despite a reported low sensitivity. The primary objective of this study was to compare the sensitivity of the MMSE with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods: 44 patients with brain tumors were prospectively accrued and administered the MMSE and MoCA by blinded investigators, 75% of who completed a 4-hour “gold standard” neuropsychological assessment (NPA). Quality of life and community integration were measured with the Functional Assessment of Cancer Therapy-Brain (FACT-Br) and Community Integration Questionnaire (CIQ), respectively. McNemar's test was used to compare sensitivity and specificity at pre-defined cutoff scores and receiver operating characteristic curve analyses were used to examine outcomes across all cutoffs. Correlations were assessed with Spearman's rank correlation coefficient. Results: 55% of patients met criteria for the DSM-IV diagnosis of Cognitive Disorder NOS on the NPA. Using pre-defined cutoffs, the MoCA was significantly more sensitive than the MMSE (55.5% versus 16.6%; p = 0.016), although specificity of the MoCA was poor (60.0%). MMSE scores below 27 were 100% specific; however, this applied to only three subjects. Furthermore, 39% of cognitively impaired subjects scored perfectly on MMSE. A MoCA cutoff of 22 had 28% sensitivity and 93% specificity, and a cutoff of 28 had 94% sensitivity and 20% specificity. The MoCA was correlated with both the FACT-Br (r = 0.319, p = 0.04) and CIQ (r = 0.427, p = 0.005), while MMSE scores did not correlate with either (p > 0.2). Conclusions: The MoCA is more sensitive than the MMSE, though at no cutoff is it both sensitive and specific. Despite its limitations, the MoCA may offer cost saving in the oncology clinic as a cognitive screen: individuals with MoCA scores a) below 22 are likely cognitively impaired, b) above 27 are likely cognitively normal, and c) 22–27 would likely benefit most from NPA. Furthermore, the MoCA is better able to detect cognitive impairment that is related to functional limitations and quality of life. [Table: see text]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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