Pain and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Aging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study aimed to determine whether specific cognitive domains part of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are significantly lower in community-dwelling older adults with chronic pain compared with older adults without pain and whether these domains would be associated with self-reported pain, disability, and somatosensory function. DESIGN: Secondary data analysis, cross-sectional. SETTING: University of Florida. SUBJECTS: Individuals over 60 years old enrolled in the Neuromodulatory Examination of Pain and mobility Across the Lifespan (NEPAL) study were included if they completed the MoCA and other study measures (n = 62). Most participants reported pain on most days during the past three months (63%). METHODS: Subjects underwent a health assessment (HAS) and a quantitative sensory testing (QST) session. Health/medical history, cognitive function and self-reported pain measures were administered during the HAS. Mechanical and thermal detection, and thermal pain thresholds were assessed during the QST session. RESULTS: Older adults with chronic pain had lower MoCA scores compared with controls on domains of executive function, attention, memory, and language (P < 0.05). The attention and language domains survived adjustments for age, sex, education, depression, and pain duration (P < 0.05). Attention was significantly associated with all pain characteristics including pain intensity and disability, while executive function was associated with mechanical detection (P < 0.05). CONCLUSION: Our results support previous findings that individuals with chronic pain tend to show poorer cognitive functioning compared with pain-free controls in domains of attention and executive function. Our findings also extend these findings to community-dwelling older adults, who are already most vulnerable to age-related cognitive declines.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| 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 ».