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Enregistrement W3154677136 · doi:10.1097/01.hjh.0000744576.46730.a5

HYPERCOG COGNITIVE SCREENING IN OLDER ADULTS WITH HYPERTENSION: A PILOT STUDY

2021· article· en· W3154677136 sur OpenAlexaboutno aff
Maria D’Andria, Giulia Rivasi, Giada Turrin, Virginia Tortù, Daniele Falzone, Evelina Giuliani, Antonella Giordano, Andrea Ungar

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineDementiaGeriatric Depression ScaleCognitionReceiver operating characteristicCognitive impairmentNeuropsychologyMini–Mental State ExaminationPhysical therapyCognitive declineGerontologyInternal medicinePsychiatryDiseaseDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Hypertension is a risk factor for cognitive impairment. According to the 2018 ESH/ESC guidelines for hypertension management, cognitive screening tests should be included in the assessment of older hypertensive adults. Numerous screening tests are available, but their diagnostic accuracy in hypertensive people has been scarcely investigated. The present study aimed at analyzing and comparing the diagnostic accuracy of the MiniCog, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Mini Mental State Examination (MMSE) and the Clock Drawing Test (CDT) in older hypertensive patients. Design and method: The study was carried out in the Referral Centre for Hypertension in Elderly of Careggi Hospital, Florence, Italy, between February 2017 and May 2019. Subjects aged 65 or older without a prior diagnosis of cognitive impairment were enrolled. Participants underwent a cognitive screening using the MMSE, the MoCa, the Mini-Cog and the CDT, followed by a complete neuropsychological evaluation. Depressive symptoms and functional status were assessed with the Geriatric Depression Scale and the Basic and Instrumental Activities of Daily Life, respectively. Sensitivity and specificity were assessed for each tests and their combinations, using the ROC curves for the MMSE and the MoCA. Results: Among 94 participants undergoing a complete cognitive evaluation, 35 (37.2%) had mild cognitive impairment or dementia. Seven patients (7.44%) had a multi-domain cognitive impairment. According to the ROC curves, the best detection of cognitive impairment could be achieved with a cut-off score of 24 for the MoCA (AUC 0.746) and 27.5 for the MMSE (AUC 0.689). The MoCA had the highest diagnostic accuracy, providing a sensitivity of 80% and a specificity of 59%. A cognitive screening including both the Mini-Cog and the MMSE provided a higher sensitivity (74%) and specificity (51%) than the MMSE alone (sensitivity and specificity of 69% and 52%, respectively). Conclusions: In conclusion, we observed a high prevalence of cognitive impairment (37.2%) among older hypertensive outpatients with no prior diagnosis of dementia. The MoCA with a cut-off of 24 seems to have a good diagnostic accuracy in this population and could be included in the assessment of hypertension-related organ damage, to screen for cognitive impairment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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