Psychometric properties of cognitive screening for patients with cerebrovascular diseases A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Screening instruments are ideal for acute clinical settings because they are easy to apply, fast, inexpensive and sensitive for specific samples. However, there is a need to verify the psychometric properties of screening in stroke patients. OBJECTIVE: This study investigated the psychometric properties (methodological procedures) of cognitive screening for patients with cerebrovascular diseases. METHODS: A systematic review of papers published on PsycINFO, Web of Knowledge, PubMed and Science Direct (2005 to 2016) was performed. RESULTS: A total of 55 articles remained after applying exclusion criteria. The samples ranged from 20 to 657 patients. Most articles evaluated elderly individuals with four to 13 years of education who had experienced ischemic or hemorrhagic stroke. There was a tendency to find evidence of validity for criteria and to analyze the sensitivity/specificity of the instruments. Although the studies frequently used the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to seek evidence of validity and reliability, the use of these instruments among stroke patients has been criticized due to their psychometric properties and the neuropsychological functions evaluated. CONCLUSION: Although there is no gold standard screen for assessing adults post-stroke, instruments devised specifically for this population have shown promise. This review helps both researchers and clinicians to select the most appropriate screen for identifying cognitive impairment in adults post-stroke.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».