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Enregistrement W2949023620 · doi:10.1177/0961203319852153

Prevalence of cognitive impairment using the Montreal Cognitive Assessment questionnaire among patients with systemic lupus erythematosus: a cross-sectional study at two tertiary centres in Malaysia

2019· article· en· W2949023620 sur OpenAlexaboutno aff
Anita Kanapathy, Nik Ruzyanei Nik Jaafar, Syahrul Sazliyana Shaharir, Lai Fong Chan, S. S. Ch’ng

Notice bibliographique

RevueLupus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentConfidence intervalInternal medicineSystemic lupus erythematosusLogistic regressionCross-sectional studyPhysical therapyDiseaseCognitive impairmentPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cognitive impairment is a common neuropsychiatric manifestation of systemic lupus erythematosus (SLE). However, it is not routinely assessed for despite its high prevalence and significant disease burden. Aims This study aimed to determine the prevalence of mild cognitive impairment (MCI) using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and its associated factors among patients diagnosed with SLE in Malaysia. Methods A total of 200 SLE patients were recruited prospectively from the outpatient clinics of two tertiary hospitals in Malaysia. Standardized clinical interview was utilized to obtain information on socio-demographic characteristics. All patients were then assessed using the MoCA questionnaire for presence of cognitive impairment; the Patient Health Questionnaire 9 (PHQ-9) for presence of depressive symptoms; and the Wong–Baker Faces Pain Scale (WBFPS) for severity of pain. The evaluation of disease activity and severity were performed by the treating rheumatologists and nephrologists using the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI) and Systemic Lupus International Collaborating Clinics Damage Index (SLICC DI). Results The prevalence of MCI was 35%. The significant associated factors from the bivariate analysis were male gender ( p = 0.04), educational level ( p = 0.00), WBFPS score ( p = 0.035) and anticardiolipin IgM ( p = 0.01). Further analysis using logistic regression model found that male gender (OR = 7.43, 95% confidence interval 1.06–52.06, p = 0.04), lower educational level (OR = 4.4, 95% confidence interval 1.47–13.21, p = 0.01) and presence of anticardiolipin IgM (OR = 6.81, 95% confidence interval 1.45–32.01, p = 0.031) were associated with impaired MoCA scores. Also, increasing pain scores increased the risk of patients being affected by cognitive impairment. Conclusion Over one-third of patients with SLE in our cohort were found to have MCI. Risk factors included male gender, lower educational level, higher pain score and presence of anticardiolipin IgM. Physicians are encouraged to perform routine screening to detect cognitive dysfunction in patients with SLE in their clinical practice as part of a more comprehensive management.

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 enseignants0,034
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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