ASSECSSING MOCA TEST IN SUBACUTE STROKE PATIENTS AND COMPARE MOCA VERSUS MMSE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dementia after stroke, particularly subacute period is often overlooked. Today the quality of human life is increasingly high, finding scales that have high value for detection of dementia in patients with stroke is increasingly interested. MoCA test is high sensitivity with mild dementia and identify more abnormalities of awareness caused by vascular, but MoCA have not been studied much in Vietnam. Objective: Assessing MoCA test in subacute stroke patients and compare MoCA versus MMSE in these patients. Subjects: 90 patients with subacute stroke period, these people are being treated at Department of cardiovascular internal medicine at Hue Central Hospital, from 7/2014 - 7/2015. Methods: cross-sectional description and analysis. Results: The mean age is 65.57 ± 13.38, accounting for 54.4% male and 45.6% female. Age, duration of illness has weak correlation with MoCA. The risk factors: hypertension, stroke ischemic transient, alcoholism, smoking, heart disease, diabetes, dyslipidemia related no statistical significance with MoCA. The proportion of dementia in subacute stroke according MoCA is 82.2%. The concordance between MoCA and MMSE was good (kappa = 0.684). Using DSM-IV criteria as the gold standard we found MoCA more valuable in the dementia diagnosis than MMSE (AUC 0.864 versus 0.774, p <0.05). Conclusion: The rate of dementia in stroke subacute period according MoCA is quite high. MoCA is valuable than MMSE in detecting dementia in patients with stroke subacute period, this scale is short, easy to implement so should put into using widely in clinical practice. Key words: MoCA test, subacute stroke, dementia
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».