Value of Montreal Cognitive Assessment in Identifying Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To determine the value of Montreal Cognitive assessment(MoCA) in identifying the patients with vascular cognitive impairment no dementia(VCIND) after ischemic stroke,and compare its results with those of Mini-Mental State Examination(MMSE).Methods: MoCA and MMSE were performed on 76 patients with non-cognitive impairment(NCI) and 66 with VCIND by neurologists.Results: Total mean score of MoCA was 22.61±4.722 and that of MMSE was 27.35±2.615 with high correlation r=0.765 and P=0.000.For the patients with the level of education of 9 years and below,significant differences in each sub-items of MoCA were found between the two groups,except naming(P0.05).For the patients with the level of education above the average of 9 years,significant differences in each sub-items of MoCA were found between the two groups,except naming,calculation and orientation(P0.05).The initial optimal cut-off-point of MoCA was 24/25 in identifying VCIND according to the ROC curve analysis as well as the largest Youden's index.With the cut-off-point of 24/25,MoCA can provide a sensitivity of 64.29% and a specificity of 79.31%,which were much better than that of MMSE(sensitivity 64.2% and specificity 79.31%).Conclusion: MoCA is a valid screening scale in screening VCIND because of its high sensitivity and specificity.However,there is still restriction when its used in Chinese population.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».