89Comparison Study of The Montreal Cognitive Assessment(MoCA-CN) and The Quick Mild Cognitive Impairment Screen (Qmci-CN) in Post-Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-stroke cognitive impairment (PSCI) can be divided into post-stroke cognitive impairment no dementia (PSCIND) and post-stroke dementia (PSD) according to the degree of the cognitive decline. Several cognitive screening instruments are available but there is no evidence to support which to use in clinical practice. Further, PSCI is often not detected. Given this, it is necessary to screen for PSCI. The most commonly used instruments to assess for PSCI are the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-CN) and the Mini-Mental State Examination (MMSE-CN). The Quick Mild Cognitive Impairment screen (Qmci-CN) is a short cognitive screen that has yet to be validated in stroke. Methods: We recruited post-stroke patients from a rehabilitation unit in a large university hospital; 11 with PSD, 15 with PSCIND, 10 with normal cognition (NC). The Qmci-CN, MoCA-CN and MMSE-CN were administered by the trained rater, blind to the diagnosis. Results: In total, 36 patients were available; 61% (22/36) were female. The median age of patients was 63 (interquartile +/−13) years and the median years in education was 12 (+/−4). The median Qmci-CN screen score was 49/100 (+/−16), the median MMSE was 23/30(+/−7), and the median MoCA-CN score was 20/30(+/−7). In this sample the Qmci-CN was less accurate compared to the MMSE-CN and MoCA-CN in discriminating PSCIND from NC, area under the curve (AUC), 0.551 compared to 0.676 and 0.881, respectively. It has similar accuracy in discriminating PSD from NC, (AUC of 0.924 vs 0.979 and 1.0), and in discriminating PSCIND from PSD, (AUC of 0.894 vs 0.854 and 0.909, respectively). Conclusion: This study suggested that the Qmci-CN has comparable accuracy to the MMSE and MoCA-CN in discriminating PSD but was less accurate in separating NC from PSCIND compared to the MoCA-CN. Further study with a larger sample is needed to confirm these findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».