A preliminary study of the Saint Louis University Mental Status examination (SLUMS) for the assessment of cognition in moderate to severe traumatic brain injury patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the sensitivity and specificity of the Saint Louis University Mental Status (SLUMS) examination, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-Mental State Examination (MMSE) in adults with moderate to severe traumatic brain injury (TBI). METHODS: In this cross-sectional study, 98 patients with moderate to severe TBI and 30 matched controls were evaluated. All participants were assessed using the MMSE, the MoCA and the SLUMS examination. RESULTS: The SLUMS, MoCA and MMSE scores of the TBI group were significantly lower than those of the control group, indicating that the cognitive function of patients with TBI was significantly impaired. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis indicated that the areas under the curve for the SLUMS examination, the MoCA and the MMSE were all greater than 0.8. There were no significant differences among the instruments, indicating that all three were equally effective for diagnosing cognitive impairment in patients with moderate to severe TBI. According to the ROC curve analysis, the optimal cutoff values for the SLUMS examination, the MoCA and the MMSE were 24.5, 21.5 and 28.5, respectively. At that cutoff value, the sensitivity and specificity of the SLUMS examination were well balanced, with both exceeding 80%. CONCLUSIONS: The SLUMS examination is better suited than the MMSE or the MoCA for assessing cognitive function in patients with moderate to severe TBI.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».