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Enregistrement W3006224762 · doi:10.1111/ggi.13884

The relationship between cognition and functional outcomes in rehabilitation: FIMCog vs. MoCA

2020· article· en· W3006224762 sur OpenAlexaboutno aff
Evgeniya Zakharova‐Luneva, Deirdre Cooke, Satomi Okano, Cameron Hurst, Saul Geffen, Roslyn Eagles

Notice bibliographique

RevueGeriatrics and gerontology international/Geriatrics & gerontology international · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineFunctional Independence MeasureRehabilitationOdds ratioConfidence intervalCognitionPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationCognitive impairmentGerontologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To understand the relationship between scores on two standardized measures of cognition, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the cognitive subscale of the Functional Independence Measure (FIMCog), and whether these scores can predict functional outcomes in rehabilitation. METHODS: Retrospective data analysis was conducted on all inpatients admitted to a general rehabilitation unit within a 6-month period (N = 477). The average age of patients was 74 years. The Functional Independence Measure (FIM) was completed for all patients on admission and discharge. The MoCA was administered to patients on clinical suspicion of cognitive impairment. The MoCA was completed with 116 patients. Cognitive status was assessed using FIMCog and MoCA. The motor subscale of FIM was used to assess functional status in calculating the motor Rehabilitation Functional Gain (mRFG) and motor Rehabilitation Functional Efficiency (mRFE) scores. Discharge destination was also used as an outcome measure. RESULTS: There was a moderate correlation between FIMCog and MoCA scores on admission (r = 0.49, P < 0.001). Higher FIMCog and MoCA scores were associated with higher mRFG and mRFE scores. There was an indication that patients with higher MoCA scores were more likely to be discharged to a private residence (adjusted odds ratio 1.11; 95% confidence interval: 0.99, 1.25, P = 0.072). Cut-off points of <25 on the MoCA (sensitivity 88.9%, specificity 48.9%), and <29 on the FIMCog (sensitivity 77.8%, specificity 53.3%) predicted those patients who were less likely to discharge to a private residence. CONCLUSIONS: FIMCog and MoCA scores on admission were moderately correlated, and strongly correlated with functional rehabilitation outcomes. The FIMCog and MoCA had moderately high utility in predicting discharge destination. Geriatr Gerontol Int 2020; 20: 336-342.

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)0,006
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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