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Enregistrement W3111652262 · doi:10.1159/000509357

Underestimation of Cognitive Impairment in Older Inpatients by the Abbreviated Mental Test Score versus the Montreal Cognitive Assessment: Cross-Sectional Observational Study

2020· article· en· W3111652262 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Emery, James H. Wells, Stephen P. Klaus, Melissa L. Mather, Ana Pessoa, Sarah T. Pendlebury

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders Extra · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentObservational studyDementiaDeliriumCognitionReceiver operating characteristicMedicineInternal medicinePsychologyPhysical therapyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Aims: Cognitive impairment is prevalent in older inpatients but may be unrecognized. Screening to identify cognitive deficits is therefore important to optimize care. The 10-point Abbreviated Mental Test Score (AMTS) is widely used in acute hospital settings but its reliability for mild versus more severe cognitive impairment is unknown. We therefore studied the AMTS versus the 30-point Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in older (≥75 years) inpatients. Methods: The AMTS and MoCA were administered to consecutive hospitalized patients at ≥72 h after admission in a prospective observational study. MoCA testing time was recorded. Reliability of the AMTS for the reference standard defined as mild (MoCA <26) or moderate/severe (MoCA <18) cognitive impairment was assessed using the area under the receiver-operating curve (AUC). Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of low AMTS (<8) for cognitive impairment were determined. Results: Among 205 patients (mean/SD age = 84.9/6.3 years, 96 (46.8%) male, 74 (36.1%) dementia/delirium), mean/SD AMTS was 7.2/2.3, and mean/SD MoCA was 16.1/6.2 with mean/SD testing time = 17.9/7.2 min. 96/205 (46.8%) had low AMTS whereas 174/185 (94%) had low MoCA: 74/185 (40.0%) had mild and 100 ( 54.0%) had moderate/severe impairment. Moderate/severe cognitive impairment was more prevalent in the low versus the normal AMTS group: 74/83 (90%) versus 25/102 (25%, p < 0.0001). AUC of the AMTS for mild and moderate/severe impairment were 0.86 (95% CI = 0.80–0.93) and 0.88 (0.82–0.93), respectively. Specificity of AMTS <8 for both mild and moderate/severe cognitive impairment was high (100%, 71.5–100, and 92.7%, 84.8–97.3) but sensitivity was lower (44.8%, 37.0–52.8, and 72.8%, 62.6–81.6, respectively). The negative predictive value of AMTS <8 was therefore low for mild impairment (10.9%, 5.6–18.7) but much higher for moderate/severe impairment (75.2%, 65.7–83.3). All MoCA subtests discriminated between low and normal AMTS groups (all p < 0.0001, except p = 0.002 for repetition) but deficits in delayed recall, verbal fluency and visuo-executive function were prevalent even in the normal AMTS group. Conclusion: The AMTS is highly specific but relatively insensitive for cognitive impairment: a quarter of those with normal AMTS had moderate/severe impairment on the MoCA with widespread deficits. The AMTS cannot therefore be used as a “rule-out” test, and more detailed cognitive assessment will be required in selected patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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