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Enregistrement W2947321346 · doi:10.18231/2455-8451.2018.0045

Clinical utility of cognitive screening instruments in dementia patients of neurology OPD (Memory Clinic) in Eastern Uttar Pradesh, India

2020· article· en· W2947321346 sur OpenAlexaboutno aff
Surya Kant, Kara Poddar, M Kamle, Chirag G. Patil

Notice bibliographique

RevueIP Indian Journal of Neurosciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaCognitionMedicineNeurologyOutpatient clinicMemory clinicClinical Dementia RatingCognitive impairmentPediatricsInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dementia is a major public health challenge that is becoming more common with growing age. It involves progressive and often remorseless decline in cognition, functions, behavior and care needs. The Assessment of dementia greatly relies on collateral as well as patient-derived information. The use of various cognitive tests assumes great importance during the process of diagnostic investigation. In this research we attempt to assess the practical usage of various cognitive scales. Materials and Methods: In this study, we studied the data of 233 patients in the neurology OPD. The following cognitive scales like Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Addenbrooke’s Cognitive Examination (ACE), Hachinski Ischemic Score (HIS), and Everyday Abilities Scale for India (EASI) were performed on the above selected data of patient. Results: 228 (97.85) % of patients were found to have cognitive impairment when screened with MoCA. However, 230 (98.7%) of patients screened with EASI had a disability score. The patients with a HIS score of more than 7 was (64) 27.9%. Whereas, ACE indicated all patients had score below 83 (100%). The sensitivity of MoCA, ACE, and EASI score was 72.69% and 72.29%, 71.74% respectively with a specificity of 50 and 100, 0.0% respectively for the above scores, whereas the sensitivity and specificity of HIS was 49.50% and 10.61. Conclusion: MoCA, ACE, and EASI tools have good capability to detect most patients with cognitive impairments. They are sensitive to predict probable cases of dementia, therefore can be used as an efficient diagnostic tool in quick screening of cognitive impairment. Keywords: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Addenbrooke’s Cognitive Examination (ACE), Hachinski Ischemic Score (HIS), Everyday Abilities Scale for India (EASI), and dementia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,380
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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