<p>Comparative Study of Two Short-Form Versions of the Montreal Cognitive Assessment for Screening of Post-Stroke Cognitive Impairment in a Chinese Population</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cognitive impairment (CI) is one of the most significant post-stroke complications. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is widely applied to the early screening of post-stroke CI (PSCI), and has good sensitivity and specificity, but needs a long time to administer. Clinicians and researchers need shorter, more effective cognitive testing tools. The purpose of this study was to detect the sensitivity and specificity of two different short-form versions of the MoCA (SF-MoCA) for screening of PSCI in a Chinese population. METHODS: A total of 2,989 stroke participants were included from 14 hospitals in northern and southern China between June 2011 and September 2013. The sensitivity and specificity of the two SF-MoCA versions were compared. RESULTS: Using an MoCA score <26 as the critical value, the National Institute of Neurological Disease and Stroke-Canadian Stroke Network SF-MoCA showed sensitivity of 91% and specificity of 63% (PPV 71%, BPV 87%) with scores ≤10 points. The sensitivity and specificity of the Bocti SF-MoCA were 92% and 69% (PPV 75%, BPV 89%) with scores ≤7, respectively. The area under the curve was 0.885 (95% CI 0.873-0.897) and 0.912 (95% CI 0.902-0.922), respectively. CONCLUSION: The Bocti SF-MoCA can be used as a briefer and more effective screening tool for PSCI in Chinese.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».