Evaluation of the Montreal Cognitive Assessment as a screening tool for cognitive dysfunction in SLE
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cognitive dysfunction in SLE is common and associated with significant morbidity but is currently underdetected. Early detection requires the use of screening tests, as formal diagnostic cognitive testing is time-consuming. This study aims to evaluate the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening tool for cognitive dysfunction in SLE. METHODS: Patients with SLE (n=95) and demographically matched healthy control participants (n=48) underwent cognitive testing using the 1-hour neuropsychiatric test battery recommended by the American College of Rheumatology for use in SLE and the MoCA. We used regression analyses to determine associations between MoCA and cognitive test scores. We assessed several MoCA cut-offs for predicting cognitive impairment in terms of sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value. Receiver operating curve analyses were used to determine the diagnostic accuracy of the MoCA cut-off thresholds. RESULTS: We found a significant correlation between MoCA score and 9 of the 10 cognitive endpoints studied (all p<0.001). Receiver operating curve analysis suggested that a MoCA cut-off of <27 had highest diagnostic accuracy across the cognitive impairment definitions (area under the curve 0.76-0.78). Using a screening cut-off of <28, the MoCA had sensitivity of 83%-94% and specificity of 46%-59%, depending on the impairment definition used. CONCLUSIONS: The MoCA correlates strongly with cognitive test results in SLE and has sufficient sensitivity for use as a screening tool with a cut-off of <28 as the optimal threshold. This tool can be incorporated into clinical practice for screening for cognitive dysfunction in SLE.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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