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Enregistrement W2385559230

Comparison of the Application Value of Mini-mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment in Lacunar Infarction Patients with Cognitive Impairment

2012· article· en· W2385559230 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaohong Gui

Notice bibliographique

RevueZhongguo Yike Daxue xuebao · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionCognitive impairmentInternal medicineMedicineRecallAudiologyPhysical therapyPsychologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To compare the application value of mini-mental state examination(MMSE) and Montreal cognitive assessment(MoCA) in detecting cognitive impairment in lacunar infarction(LI) patients.Methods The LI patients were first screened by MMSE,and those having a normal education-adjusted score were further assessed by MoCA(26 as the cut-off score).The patients with MoCA score less than 26 were selected into cognitive impaired LI-CI group and the patients with more than 26 were classified as normal control LI-NC group.Fifty healthy individuals were recruited in the healthy control group(NC group).The total score and the score of each cognitive field of MoCA among three groups was compared and analyzed.Results 53%(50/94) LI patients with normal MMSE had MoCA 26.There was a statistical significant difference(P 0.01) of the cognitive function between these cases and patients with MoCA ≥ 26.The MoCA score of LI-CI group was less than LI-NC group in visuospatial,executive,naming,delayed recall,abstraction and so on.The differences were statistical significant(P 0.05).Conclusion The cognitive impairment of those patients with normal MMSE score but abnormal MoCA score were mainly in visuospatial,executive,naming,delayed recall,abstraction and so on.MoCA is more sensitive than MMSE in cognitive impairment screening in LI patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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