Cognitive impairment in patients with chronic cerebral circulation insufficiency assessed by MMSE and MoCA scale
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the cognitive impairment characteristic in patients with chronic cerebral circulation insufficiency( CCCI) and the sensitivity and correlation of the Mini-Mental State Exam( MMSE) and Montreal Cognitive Assessment( MoCA) scales. Methods We selected 63 cases patients with CCCI in May 2009 to March 2010,from neurology of the first hospital Jilin University as case group. Meanwhile we selected 55 cases the elderly with no obvious difference was found as control group. Then through MMSE and MoCA scales,we aseessed the cognitive impairment characteristics and the sensitivity and correlation of two scales. Results( 1) Compared with the control group by MoCA scale,cognitive impairment scores in the visuospatial and executive ability,language and naming and delayed recall in case group were lower than that of the control group. The difference was statistically significant( P < 0. 05).( 2) In terms of cognitive impairment detection rate,MoCA scale was significantly greater than MMSE scale. The difference was statistically significant( P < 0. 01).Meanwhile we think the MoCA 21 score may be as a demarcation point between light and heavy level of cognitive impairment.Conclusion( 1) Cognitive impairment characteristic in patients with CCCI was visuospatial and executive ability,language and naming and delayed recall.( 2) Compared with MMSE scale,MoCA scale is easier to detect cognitive impairment of patients with CCCI. Meanwhile we think the MoCA 21 score as a demarcation point may differentiate light from heavy level of cognitive impairment. So patients with CCCI are beneficial to early detection in clinical,early prevention and treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».