Evaluation of cognitive function in patients with brain tumors: mini-mental state examination verse Montreal cognitive assessment scale
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare the value of mini-mental state examination (MMSE) to assessment of cognitive function in patients with brain tumors with that of Montreal cognitive assessment scale (MoCA). Methods Three hundred and two patients with brain tumors (tumor group) and two hundred normal relatives of the patients with brain tumors (control group) were recruited in this study. The examinations of MMSE and MoCA were performed in the tumor group and control group. Then the scores of MMSE and MoCA were analyzed statistically. Results Both overall scores of MMSE and MoCA were significantly lower in tumor group than those in control group (P 0.01). According to comprehensive evaluation including chief complains, MMSE, MoCA, comparison to control group and physician assessment, the incidence of cognitive impairment was 45.1% (139/308) in tumor group. According to MoCA, 129 patients in tumor group had cognitive impairment, of whom 114 had cognitive impairment according to comprehensive evaluation and 15 not. The sensitivity and specificity of MoCA were 82.0% and 92.7% respectively. According to MMSE, 27 of 139 patients who had cognitive impairment in tumor group according to comprehensive evaluation, had cognitive impairment. The sensitivity and specificity of MMSE were 19.4% and 100% respectively. Conclusions The MoCA is more sensitive than the MMSE to screening cognitive impairment in patients with brain tumors although they have similar specificity. The setting of MoCA sub-items is more reasonable and suitable to evaluating cognitive function in patients with brain tumors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».