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Enregistrement W4220702776 · doi:10.1093/eurjcn/zvac026

Sensitivity and specificity of 5 min cognitive screening tests in patients with acute coronary syndrome

2022· article· en· W4220702776 sur OpenAlexaboutno aff
Robyn Gallagher, Menglu Ouyang, Geoffrey H. Tofler, Adrian Bauman, Emma Zhao, Joseph Weddell, Sharon L. Naismith

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentConfidence intervalCognitive impairmentReceiver operating characteristicNeurocognitiveAcute coronary syndromeArea under the curveStroke (engine)CognitionInternal medicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study aimed to determine the sensitivity and specificity of the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) and the Canadian Stroke Network (CSN) brief (5 min) screen composed of three items of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), in acute coronary syndrome (ACS) patients during hospital admission, relative to the full MoCA and potential alternative combinations of other items. METHODS AND RESULTS: Participants were consecutively recruited during ACS admission and administered the MoCA before discharge. The three NINDS-CSN screen items were extracted, collated and compared to the full MoCA. Receiver operator characteristic (ROC) curves were created to determine the sensitivity, specificity, and appropriate cut-off scores of the screens. The mean age of the sample (n = 81) was 63.49 [standard deviation (SD) 10.85] years and 49.4% screened positive for cognitive impairment. The NINDS-CSN mean score was 9.22 (SD 2.09 of the potential range 0-12). Area under the ROC (AUC) indicated high accuracy levels for screening for cognitive impairment (AUC = 0.89, P < 0.01, 95% confidence interval 0.82, 0.96) with none of the alternative combination screens performing better on both sensitivity and specificity. A cut-off score of ≤10 on the NINDS-CSN protocol provided 83% sensitivity and 80% specificity for classifying cognitive impairment. CONCLUSION: The NINDS-CSN protocol presents an accurate, feasible screen for cognitive impairment in patients following ACS for use at the bedside and potentially also for telephone screens. Diagnostic accuracy should be confirmed using a neurocognitive battery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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