Characteristics and Related Factors of Montreal Cognitive Assessment for Cognitive Impairment after Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the characteristics of Montreal Cognitive Assessment(MoCA) and analyze the influence of age, coma or not, injury side, and injury area on the scores of MoCA. Methods 135 stroke patients were evaluated with MoCA. Results The scores were poor in delayed recalling, abstraction, verbal fluency, view space and executive function, and were less poor in naming, attention and orientation. There was significantly difference in the total score, attention, verbal fluency, delayed recalling and orientation of MoCA between older and younger patients(P0.05). There was significantly difference in the total score, view space and executive function, attention, orientation between patients with coma and without coma(P0.05). There was significantly difference in the total score, attention, verbal fluency, abstraction, delayed recalling and orientation between thoses with left side injury and right side injury(P0.05). Compared with basal ganglia injury, front lobes injury tended to impact the total scores, attention, abstraction and delayed recalling(P0.05); frontal, temporal and parietal lobes tended to impact the total score, naming, abstraction and delayed recalling(P0.05). Conclusion The total scores of MoCA do reflect the cognitive impairment in patients with stroke, while the age, coma or not, injury side and injury area of the brain may impact the cognitive impairment in patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».