Psychometric properties of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in inpatient liver transplant candidates
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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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».