Sensitivity of Montreal CognitiveAssessment in Comparison with Mini MentalStatus Examination in Testing CognitiveStatus in Epilepsy Patients with PhenytoinMonotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Most studies follow Mini Mental Status Examination (MMSE) to assess cognitive status in epilepsy population with phenytoin monotherapy, however its sensitivity on detecting cognition in this population remains debatable. Previous study observed Montreal Cognitive Assessment (MOCA) being more sensitive in testing cognitive status in patients with stroke, parkinsonism, cardiovascular events, epilepsy etc. Therefore, in the present study, we examined the sensitivity of MOCA compared with MMSE in testing the cognitive status in epilepsy population with phenytoin monotherapy. Method: This case-control study enrolled 63 newly diagnosed epilepsy patients (controls) and 60 epilepsy patients with phenytoin monotherapy up to one year. Both controls and cases were screened using MMSE and MOCA for cognitive function. Results: MOCA showed cognitive impairment 70% in controls and 100% in cases as compared to 12% in controls and 94% in cases with MMSE. Our findings indicate that MOCA could detect cognitive impairment that failed with MMSE in both controls and cases, possibly the MOCA subscales contributed to contributed to higher sensitivity of MOCA as compared to MMSE. Conclusion: MOCA was found to be more sensitive and reliable than MMSE in testing the cognitive status in epilepsy population with phenytoin monotherapy.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».