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Enregistrement W2558854174 · doi:10.1155/2016/1539096

Investigation of Cognitive Improvement in Alcohol-Dependent Inpatients Using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Score

2016· article· en· W2558854174 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Pelletier, Bertrand Nalpas, Régis Alarcon, H. Rigole, Pascal Perney

Notice bibliographique

RevueJournal of Addiction · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionCognitive Assessment SystemCognitive impairmentPsychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceClinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . Cognitive dysfunction is a common feature in alcohol use disorders. Its persistence following alcohol detoxification may impair quality of life and increase the risk of relapse. We analyzed cognitive impairment changes using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score in a large sample of alcohol-dependent inpatients hospitalized for at least 4 weeks. Method . This was an observational longitudinal survey. Inclusion criteria were alcohol dependence (DSM-IV) and alcohol abstinence for at least one week. The MoCA test was administered on admission and at discharge. Results . 236 patients were included. The mean MoCA score significantly increased from 22.1 ± 3.7 on admission to 25.11 ± 3.12 at discharge. The corresponding effect-size of improvement was high, 1.1 [95% CI 1.0–1.2]. The degree of improvement was inversely correlated with the baseline MoCA score. The rate of high and normal, that is, >26, MoCA values increased from 15.8% on admission to 53.8% at discharge. MoCA score improvement was not correlated with the total length of abstinence prior to admission. Conclusion . The MoCA score seems to be a useful tool for measuring changes in cognitive performance in alcohol-dependent patients. A significant improvement in cognitive function was observed whatever the degree of impairment on admission and even after a long abstinence period.

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)0,003
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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