[PP.29.23] COGNITIVE DYSFUNCTION IN HYPERTENSIVE PATIENTS FROM ROMANIA - WHICH TEST TO USE IN CLINICAL PRACTICE?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Screening for cognitive dysfunction in clinical practice may be challenging, because there are several tests available for testing different aspects of human cognition. The aim of our study was to compare three cognitive impairment screening tests for detection of cognitive impairment in consecutive hypertensive patients from a cardiovascular rehabilitation unit from Romania. Design and method: We tested the clinical usefulness of three cognitive impairment tests: the MMSE, the Montreal Cognitive Asessment test (MOCA), and the General Practitioner Assessment of Cognition (GPCOG) test. Depression as a confounding factor was tested with the 13 item short form of the Beck depression inventory (BDI) test. 35 consecutive hypertensive patients were included (average age 67.1, standard deviation 10.6 years). We observed the frequency of cognitive dysfunction detected according to the different tools, and observed the clinical applicability of different tests. MRI was perfomed in 5 patients. Results: Cognitive impairment test were positive in the following percent of patients: MOCA test 71.4% (25 out of 35), GPCOG 34.2% (12 out of 35), MMSE 25.7% (9 out of 35). Depression was present among the studied patients: mild 9 (25.7%), moderate 5 (14.2%), severe 4 (11.4%). All patients with a positive MMSE were also MOCA positive, and all of them needed informant interview according to GPCOG questionnaire. In two cases the informant interview showed no cognitive impairment, but later was clarified that the informant spouse also suffered from cognitive impairment certified by MMSE. Patients with major depression according to BDI were all suffering from cognitive impairment according to MOCA, one out of four according to MMSE, and two out of four according to GPCOG. Brain MRI was performed in 5 patients, all showing microvascular cerebral lesions, also in patients with normal cognitive function according to MMSE test. Conclusions: There are important differences among cognitive impairment tests in the clinical practice. MOCA test is the most sensitive, MMSE is the least sensitive one. GPCOG has the strength and inconvenience of the informant interview. MRI lesions can be detected even in patients with a negative MMSE test.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,020 |
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 ».