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Enregistrement W4281724701 · doi:10.1007/s13760-022-01967-4

Montreal Cognitive Assessment of cognitive dysfunction after basal ganglia stroke

2022· article· en· W4281724701 sur OpenAlexaboutno aff
Baoye Ye, Dingqun Wei, Lin Pan

Notice bibliographique

RevueActa Neurologica Belgica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFujian Provincial Department of Science and Technology
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentBasal gangliaStroke (engine)Executive dysfunctionCognitionMedicinePsychologyInternal medicineAudiologyPsychiatryCognitive impairmentNeuropsychologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to evaluate cognitive dysfunction after basal ganglia stroke, and factors affecting total MoCA score were examined. METHODS: Data were retrospectively analyzed for 30 patients with basal ganglia intracerebral hemorrhage or basal ganglia cerebral infarction, who were admitted to The Second Affiliated Hospital of Fujian Traditional Medical University (Fujian, China) from January 2017 to March 2020. Cognitive impairment was assessed using the MoCA, and potential correlations were explored between clinicodemographic characteristics (sex, age, stroke location and etiology) and MoCA dimensions or total MoCA score. RESULTS: Univariate linear regression showed that the total MoCA score was significantly associated with sex, age, executive function, naming, attention, abstract generalization ability, memory ability, and visuospatial orientation. However, multivariate linear regression identified only executive function, naming, attention, memory ability, and visuospatial orientation as significantly associated with the total MoCA score. CONCLUSIONS: We showed that the MoCA test can be used for patients with basal ganglia stroke. The total MoCA score of basal ganglia stroke was significantly associated with impairments in executive function, naming, attention, memory ability, and visuospatial orientation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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