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Enregistrement W2899165043 · doi:10.1080/02699052.2018.1542506

Early detection of cognitive impairments with the Montreal Cognitive Assessment in patients with uncomplicated and complicated mild traumatic brain injury

2018· article· en· W2899165043 sur OpenAlexafffundabout
Lucie C. Frenette, Simon Tinawi, José A. Correa, Abdulrahman Y. Alturki, Joanne LeBlanc, Mitra Feyz, Élaine de Guise

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesMcGill University Health Centre
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentTraumatic brain injuryCognitionMedicineEffects of sleep deprivation on cognitive performancePhysical therapyCognitive impairmentPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Montreal Cognitive Assessement (MoCA) is a brief and standardized cognitive screening tool that has been used with several clinical populations. The aim of this study was to screen the early cognitive status of patients following mild traumatic brain injury (mTBI) with the MoCA. METHODS: The MoCA was administered within the first 2 weeks post-injury to 42 patients with uncomplicated mTBI, 92 patients with complicated mTBI and 50 healthy controls. RESULTS: Patients with complicated mTBI had a significantly lower performance (more impairments) on the total score of the MoCA than both the group with uncomplicated mTBI and the control group. Also, the group with uncomplicated mTBI had a significantly lower performance than controls. Moreover, age, education and TBI severity had a significant effect on the MoCA total score where younger, more educated and patients with less severe (higher GCS score) mTBI performed significantly better. CONCLUSIONS: The MoCA may be clinically useful to acutely screen cognition following mTBI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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