Psychometric properties of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in inpatient liver transplant candidates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hepatic encephalopathy (HE) is a consequence of liver disease and often diagnosed via psychometric testing. With inpatients, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) may be used as part of cognitive screening for transplant candidacy. However, the MoCA was developed to detect mild cognitive impairment in aging populations and its psychometric properties in inpatients with liver disease have not been determined. Retrospective chart review identified inpatient liver transplant candidates who were administered a MoCA as part of their neuropsychological screening and had either no cognitive dysfunction or a diagnosis of HE made by a neuropsychologist (n = 57, mean age = 48.8 ± 12.6 years). Psychometric analyses were conducted and regression analysis was performed to determine the predictive value of different variables on total MoCA scores. Internal consistency of MoCA domain scores was good (α = 0.80). Significant inverse relationships were found with Trail Making Test, Parts A and B (r’s = −0.43 and −0.71, respectively). A cutoff score of 24 or below had the best sensitivity (0.72) and specificity (0.77) for identifying those with a diagnosis of HE. Increasing age and the presence of altered mental status were the strongest predictors of lower MoCA scores (both p’s < 0.05, ηp2 = 0.10–0.14). The MoCA is appropriate to use with inpatient liver transplant candidates, with a cutoff of 24 or below to detect abnormal cognition. In addition to the clinical interview and other neuropsychological tests (including, but not limited to, the Trail Making Test, Parts A and B), low MoCA scores can help determine the presence of HE.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle