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Enregistrement W4283170753 · doi:10.1002/acr.24971

Assessing the Utility of the Montreal Cognitive Assessment in Screening for Cognitive Impairment in Patients With Systemic Lupus Erythematosus

2022· article· en· W4283170753 sur OpenAlexafffundabout
Oshrat E Tayer-Shifman, Kimberley Yuen, Robin Green, Mahta Kakvan, Patricia Katz, Kathleen Bingham, Juan Pablo Díaz-Martínez, Lesley Ruttan, Joan Wither, Maria Carmela Tartaglia, Jiandong Su, Dennisse Bonilla, May Y. Choi, Simone Appenzeller, Michelle Barraclough, Dorcas Beaton, Zahi Touma

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryArthritis SocietyToronto Rehabilitation InstituteInstitute for Work & HealthToronto Western HospitalQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis SocietyPhysicians' Services Incorporated FoundationLupus Research Alliance
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentCognitionMedicineAudiologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Screening for cognitive impairment (CI) in systemic lupus erythematosus (SLE) relies on the American College of Rheumatology (ACR) neuropsychological battery (NB). By studying the concurrent criterion validity, our goal was to assess the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening tool for CI compared to the ACR-NB and to evaluate the added value of the MoCA to the Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM). METHODS: A total of 285 adult SLE patients were administered the ACR-NB, MoCA, and ANAM. For the ACR-NB, patients were classified as having CI if there was a Z score of ≤-1.5 in ≥2 domains. The area under the curve (AUC) and sensitivities/specificities were determined. A discriminant function analysis was applied to assess the ability of the MoCA to differentiate between CI, undetermined CI, and non-CI patients. RESULTS: CI was not accurately identified by the MoCA compared to the ACR-NB (AUC of 0.66). Sensitivity and specificity were poor at 50% and 69%, respectively, for the cutoff of 26, and 80% and 45%, respectively, for the cutoff of 28. The MoCA had a low ability to identify CI status. The addition of the MoCA to the ANAM led to improvement on the AUC by only 2.5%. CONCLUSION: The MoCA does not have adequate concurrent criterion validity to accurately identify CI in patients with SLE. The low specificity of the MoCA may lead to overdiagnosis and concern among patients. Adding the MoCA to the ANAM does not substantially improve the accuracy of the ANAM. These results do not support using the MoCA as a screening tool for CI in patients with SLE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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