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Enregistrement W2904797608 · doi:10.1177/0269215518819046

Validation of the Spanish version of the Oxford Cognitive Screen (S-OCS): psychometric properties of a short cognitive stroke-specific screening tool

2018· article· en· W2904797608 sur OpenAlexaboutno aff
Desirée Valera‐Gran, Sofía López-Roig, Miriam Hurtado‐Pomares, Paula Peral‐Gómez, Maria García‐Manzanares, Marta Sunyer Catlla, Gemma Más Sesé, Eva María Navarrete‐Muñoz, Alicia Sánchez‐Pérez

Notice bibliographique

RevueClinical Rehabilitation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)CognitionPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of this study is to examine the psychometric properties of the Spanish version of the Oxford Cognitive Screen in a subacute stroke population. Participants and setting: Fifty-seven subacute stroke outpatients and 54 healthy individuals were recruited in Alicante province, Spain. Main measure: The Oxford Cognitive Screen. Other measures: The Montreal Cognitive Assessment, the Barcelona test, and the Barthel Index. Design: A validation study was conducted to analyze the inter-rater, intra-rater, test–retest, and internal consistency of the Spanish version of the Oxford Cognitive Screen. Concurrent validity was assessed using the Montreal Cognitive Assessment and the Barcelona test, and divergent validity using the Barthel index. Discriminant indices such as the sensitivity, specificity, predictive values, and optimal cut-offs were also estimated. Results: The subtests of the Spanish version of the Oxford Cognitive Screen showed excellent estimates for the inter-reliability (intraclass correlation coefficient (ICC) = 0.790 to 1.000; r s = 0.693 to 1.000), and acceptable-good for intra-reliability (ICC = 0.181 to 0.990) and test–retest reliability ( r s = 0.173 to 0.971). Internal consistency was also excellent (standardized Cronbach’s α = 0.907). Spearman correlations for the concurrent validity were low-strong ( r s = −0.193 to 0.95) and low-moderate ( r s = −0.091 to 0.443) for divergent validity. The optimal cut-offs estimated for the subtests of the Spanish version of the Oxford Cognitive Screen showed good-high specificity (66.7%–100%) and positive predictive value (67.9%–100%), and low-good sensitivity (14.8%–83.3%) and moderate-good negative predictive value (53.5%–76.6%). Discriminant power as measured by the area under the curve indicated acceptable-good values (0.397 to 0.894). Conclusion: Our findings support that the Spanish version of the Oxford Cognitive Screen is a reliable and valid tool for screening cognitive impairments in subacute stroke patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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