Screening for cognitive impairment with the montreal cognitive assessment at six months after stroke and transient ischemic attack
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive impairment usually occurs in the acute phase after stroke, but most stroke survivors experience some form of long-term cognitive deficit. The aim of this study was to establish the cutoff point of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-Beijing) in screening for cognitive impairment (CI) at 6 months of ischemic stroke or transient ischemic attack (TIA). METHODS: A total of 301 stroke patients and 15 TIA patients were recruited. Patients were assessed at six months by the MoCA-Beijing and a formal neuropsychological battery. The 1.5 SD below the level of the norm on several tests indicated cognitive impairment (CI). RESULTS: Most stroke and TIA patients were in their 60s (61.23 ± 10.60 years old). The optimal cutoff point for MoCA-Beijing in discriminating patients with CI from those with no cognitive impairment (NCI) was 24/25 (sensitivity 63.28%, specificity 71.22%, PPV = 73.68%, NPV = 60.37%, classification accuracy = 66.72%). The predominant cognitive deficits were visuospatial ability (84.85%), and then attention/executive function (79.27%). CONCLUSION: The MoCA-Beijing cutoff score for differentiating CI from NCI after stroke and TIA at six months was at 24/25, and it is important for routine clinical practice.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».