MoCA scale for cognitive impairment in patients with cerebral infarction was evaluated in a clinical study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To explore the MoCA scale for cognitive impairment in patients with cerebral infarction to assess the clinical value of. METHODS We applied the Montreal cognitive assessment scale (Montreal Cognitive Assessment, MoCA) of asymptomatic cerebral infarction patients with cognitive dysfunction evaluation, and associated risk factors of analysis. RE- SULTS The study group of patients with MoCA score was significantly lower than that of the control group, and the research group in MCI incidence significantly higher than those in control group, and there was significant difference ( t or χ 2 = 5.61, 18.18, P﹤0.05). Research group of patients with MoCA score was significantly lower than the control group, and the re- search group in MCI incidence significantly higher than those in control group, and there was significant difference (t or χ 2 = 5.61, 18.18, P﹤0.05). Above 65 years of age, multiple cerebral infarction, hypertension, diabetes, hyperlipidemia and oth- er factors in patients with cerebral infarction occurred are a risk factors for cognitive impairment. CONCLUSION MoCA scale, strong operability, simple and fast test, high sensitivity and MoCA can be used as a on cerebral infarction patients with cogni- tive dysfunction assessment and screening of good tools, and it is worth of promoting in clinical applicaiton.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».