Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies show that diabetes mellitus is the greatest lifestyle risk factor for dementia. Appropriate management and treatment of type 2 diabetes mellitus could prevent the onset and progression of mild cognitive impairment to dementia. MoCA test is high sensitivity with mild dementia but it have not been used and studied widespread in Vietnam. Aim: 1. Using MoCA and MMSE to diagnose dementia in patients with type 2 diabetes mellitus. 2. Assessment of the relationship between dementia and the risk factors. Methods: cross-sectional description in 102 patients with type 2 diabetes mellitus. The Mini-Mental State Examination(MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were used to assess cognitive function. The diagnosis of dementia was made according to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. Results: The average value for MoCA in the group of patients with dementia (15.35 ± 2.69) compared with non-dementia group (20.72 ± 4.53). The sensitivity and specificity of MoCA were 84.8% and 78.3% in identifying individuals with dementia, and MMSE were 78.5% and 82.6%, respectively. Using DSMIV criteria as gold standard we found MoCA and MMSE were more similar for dementia cases (AUC 0.871 and 0.890). The concordance between MoCA and MMSE was moderate (kappa = 0.485). When considering the risk factors, the education,the age, HbA1c, dyslipidemia, Cholesterol total related with dementia in the type 2 diabetes. Conclusion: MoCA scale is a good screening test of dementia in patients with type 2 diabetes mellitus.When compared with the MMSE scale, MoCA scale is more sensitive in detecting dementia. Key words: MoCA, dementia, type 2 diabetes mellitus, risk factors
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».