Test time affects the detection of cognitive dysfunction by Montreal Cognitive Assessment in elderly patients after stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare if the Montreal cognitive assessment (MoCA) performed in the morning or afternoon would affect abnormal rate of cognitive function in the elderly with stroke. Methods A total of 378 senile patients (≥ 65 years) with acute ischemic stroke and low NIHSS score (≤ 3) were enrolled in the prospective study, which was held in the Department of Neurology at Cangzhou Hospital of Integrated Traditional Chinese Medicine.MoCA was assessed after one month of hospitalization.Based on the time of MoCA assessment, all patients were randomly divided into the group A (assessed in the morning, 9 am-12 am) and the group B (assessed in the afternoon, 12 am to 5 pm). Clinical data were collected, and RANKIN scale (mRS) examination was performed.Moreover, patients were further divided into severe cognitive impairment (SCI) subgroup (score 26) according to the MoCA score. Results There were 189 patients in the group A (50%), and 189 cases in the group B (50%). There was no significant difference in age, gender, education level, disability (mRS score < 1), history of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, smoking and atrial fibrillation between the two groups.Based on the MoCA score, 211 cases had NCI, 142 had MCI, and 25 had SCI.Compared with patients in group B, patients in group A was associated with significantly higher positive rate of SCI[12.2% (23/189)vs.1.1% (2/189), P=0.000], MCI[40.2% (76/189)vs.34.9% (66/189), P=0.013]and slightly higher positive rate of NCI[56.6% (107/189)vs.55.0% (104/189), P=0.214]. Conclusions The test time of MoCA may have an effect on the cognitive function detection rate in elderly patients with stroke, and the time of MoCA examination should be considered in clinical examination. Key words: Cognition Disorders; Stroke; Time
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».