Screening for cognitive impairment in systemic lupus erythematosus: Application of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in a Greek patient sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment (CI) is one of the most frequent neuropsychiatric manifestations of systemic lupus erythematosus (SLE). Given that extensive neuropsychological testing is not always feasible in routine clinical practice, brief cognitive screening tools are desirable. The aim of this study was to evaluate the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening tool for CI in SLE. METHODS: Consecutive SLE patients followed at a single centre were evaluated using MoCA and an extensive neuropsychological test battery (NPT), including the Digits Forward and Digits Backwards, Rey Auditory Verbal Learning Memory Test, Trail Making Test, Stroop Colour-Word Test, Semantic and Phonetic Verbal Fluency tests and a 25-problem version of the General Adult Mental Ability test. The criterion validity of MoCA was assessed through receiver operating characteristic (ROC) analyses using three different case definitions: i) against normative population data, ii) and iii) against average performance of a comparison group of rheumatoid arthritis (RA) patients, to adjust for possible confounding effects of chronic illness and inflammatory processes on cognitive performance. The effect of patient-related (age, years of education, anxiety, depression, fatigue and pain) and disease-related (activity, damage, age at diagnosis, disease duration, use of glucocorticoid, psychotropic and pain medication) parameters on the MoCA was examined. RESULTS: < 0.001), but not by other demographic or clinical variables. The optimal cutoff for detecting CI, as defined on the basis of normative population data, was 23/30 points, demonstrating 73% sensitivity and 75% specificity. A cutoff of 22/30 points, using neuropsychological profiles of the RA group as inflammatory disease controls, exhibited higher sensitivity (100%, based on both definitions) and specificity (87% and 90%, depending on the definition). The standard cutoff of 26/30 points displayed excellent sensitivity (91-100%) with significant expenses in specificity (43-45%). CONCLUSION: The MoCA is an easily applied tool, which appears to be reliable for identifying CI in SLE patients. The standard cutoff score (26/30) ensures excellent sensitivity while lower cutoff scores (22-23/30) may, also, provide higher specificity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».