Test Accuracy of the Montreal Cognitive Assessment in Screening for Early Poststroke Neurocognitive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: We determined the diagnostic accuracy of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for poststroke neurocognitive disorder defined according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition, criteria in a prospective observational study. METHODS: Consecutive participants able to complete a cognitive test battery and MoCA 3 months poststroke were included. The reference standard of neurocognitive disorder was defined as a score of ≥1.5 SD below the normative mean in ≥1 cognitive domain on the cognitive test battery. RESULTS: Among 521 participants (43.6% women; mean age/SD, 71.5/12.0 years; mean education/SD, 12.4/3.8 years), the area under the receiver operating characteristic curve of MoCA for neurocognitive disorder was 0.80 (95% CI, 0.76-0.84). Using the standard MoCA cutoff <26, sensitivity was 0.71 (0.69-0.79) with specificity of 0.73 (0.66-0.76). MoCA cutoff of <27 gave higher sensitivity (0.82 [0.77-0.85]) at the expense of specificity (0.60 [0.53-0.66]). DISCUSSION: MoCA has reasonable accuracy for poststroke neurocognitive disorder diagnosed using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition, criteria. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT02650531.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 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 ».