Determination of Mo<scp>CA</scp> Cutoff Score in Patients with Alcohol Use Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score is a convenient and promising tool for estimating alcoholic patients' global cognitive functioning, a major challenge for all specialized alcohol treatment centers. However, whether or not the score should be corrected for education level and whether the proposed cutoff is relevant in patients with alcohol use disorders (AUD) should be determined. METHODS: We compared the MoCA scores in patients hospitalized for AUD with and without cognitive impairment assessed by a battery of neuropsychological (NP) tests. Sensitivity, specificity, and cutoff of the MoCA score were analyzed using receiver operating characteristic curve analysis. RESULTS: Thirty-one patients with and 25 without cognitive impairment were included in the study. There were 40 men and 16 women, with a mean age of 49.5 years. The mean uncorrected MoCA score was 23.1 ± 3.3 in those with and 27.0 ± 1.9 in those without cognitive impairment. NP tests were significantly correlated with the MoCA score. Uncorrected MoCA scores identified more than 80% of the patients with a cutoff score equal to 26, to obtain similar accuracy with the corrected score required using a cutoff score equal to 27. CONCLUSIONS: Our results confirm that the MoCA test is a convenient and reliable screening tool to measure cognition defects in alcoholic patients. As using the 1-point education adjustment increases the cutoff score by 1 point, it is suggested to use the noncorrected score and the usual cutoff, that is, 26. Being easy to administer and only moderately time-consuming, the MoCA score should be used extensively in addiction treatment centers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle