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Enregistrement W2394290813

VALUE OF THE MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT IN DETECTION OF COGNITIVE IMPAIRMENT IN PATIENTS WITH CEREBRAL SMALL VESSEL DISEASE

2011· article· en· W2394290813 sur OpenAlexaboutno aff
Wuyu Chen

Notice bibliographique

RevueActa Academiae Medicinae Qingdao Universitatis · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionCognitive impairmentInternal medicineCutoffPsychologyAudiologyMedicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To study the validity of Montreal Cognitive Assessment(MoCA) in the detection of cognitive impairment in patients with cerebral small vessel disease(SVD). Methods This study consisted of 103 SVD patients,who were divided into cognitive dysfunction group and cognitive normal group.Cognitive appraisal was conducted using MoCA and MMSE.Results Of cognitive dysfunction group,the total scores of MoCA and MMSE were 18.08±3.16 and 25.53±2.91,respectively,the two scores being correlated(r=0.522,P0.05).Compared with the cognitive normal group,the scores of MoCA and MMSE in dysfunction group were lower,the differences of subitems and total scores between the two groups were significant,except that one item attention in MoCA(t=3.53-12.22,P0.05),and of MMSE,only total score,memory and recall were significant difference between the two groups(t=2.00-3.67,P0.05).The best cutoff value of MoCA was 22/23,with a sensitivity of91.9% and a specificity of 95.1% in the identification of cognitive dysfunction in patients with SVD according to the ROC curveanalysis. Conclusion MoCA provides higher sensitivity and specificity than MMSE in screening cognitive dysfunction in SVD patients,with its optimal cutoff value of 22/23.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2011
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Résumé présentoui

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