The Use of MoCA and Other Cognitive Tests in Evaluation of Cognitive Impairment in Elderly Patients Undergoing Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the prevalence and effect of cognitive impairment on treatment outcomes in elderly patients undergoing arthroplasty and to describe the feasibility of cognitive tests. Materials and Methods: The participants were 52 patients with a mean age of 78 years 11 months (SD: 3.3), waiting for primary arthroplasty. We translated Montreal Cognitive Assessment (MoCA) into Finnish and compared it with Mini-Mental State Examination (MMSE), Mini-Cog, and clock-drawing tests prior to and 3 months after the surgery. The ability to perform activities of daily living, depression, quality of life, and years of education were evaluated. Results: The mean MoCA score on the first visit was 20.7 (SD: 4.1). The pre- and postoperative cognitive tests implied there were no changes in cognitive functioning. Unambiguous delirium was detected in 6 patients. Delirium was not systematically assessed and consequently hypoactive delirium cases were possibly missed. Both MMSE and Mini-Cog found 3/6 of those and clock drawing and MoCA 6/6. Low preoperative MoCA, MMSE, and Mini-Cog scores predicted follow-up treatment in health-care center hospitals ( P = .02, .011, and .044, respectively). During the 5-year follow-up period, 11/52 patients died. Higher education was the only variable associated with survival. The survivors had attained the median of 8 (range: 4-19) years of education compared with 6 (range: 4-8) years among the deceased. Conclusion: The prevalence of cognitive impairment among older patients presenting for arthroplasty is high and mostly undiagnosed. It is feasible to use the MoCA to identify cognitive impairment preoperatively in this group. The clock-drawing test was abnormal in all patients with postoperative delirium, which could be used as a screening test. Higher education predicted survival on a 5-year follow-up period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».