MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283360870 · doi:10.3389/fcvm.2022.896846

Validation of T-MoCA in the Screening of Mild Cognitive Impairment in Chinese Patients With Atrial Fibrillation

2022· article· en· W4283360870 sur OpenAlexaboutno aff
Yiwei Lai, Manlin Zhao, Chao Jiang, Xin Du, Zhiyan Wang, Jingrui Zhang, Yu Bai, Baolei Xu, Weiwei Zhang, Ribo Tang, Caihua Sang, Deyong Long, Jianzeng Dong, Changsheng Ma

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaBeijing Municipal Science and Technology CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAtrial fibrillationMedicineCardiologyInternal medicineCognitive impairmentMontreal Cognitive AssessmentDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Atrial fibrillation (AF) is associated with a high risk of mild cognitive impairment (MCI) and dementia. However, feasible and simple instruments that facilitate the regular assessment of cognitive status in patients with AF remain underdeveloped. Methods Cognitive function was first evaluated using telephone Montreal cognitive assessment (T-MoCA), and then patients were invited for an in-person interview for cognitive assessment using both Clinical Dementia Rating (CDR) and mini-mental status evaluation (MMSE). Using CDR = 0.5 as a reference standard, the ability of T-MoCA and MMSE to discriminate cognitive dysfunction, stratified by education level, was tested by receiver–operating curve (ROC) analysis. The net reclassification index was calculated for comparison between the performance of T-MoCA and MMSE. Results One hundred and one patients completed both telephone and in-person interview. Thirty-five MCI patients were identified as MCI using the criteria of CDR = 0.5. The areas under the ROC curve of T-MoCA were 0.80 (0.71–0.89), 0.83 (0.71–0.95), and 0.85 (0.64–0.92) for all patients, patients with high educational level, and patients with low education level, respectively. The optimal threshold was achieved at 16/17 with a sensitivity of 85.7% and a specificity of 69.7% in overall patients, 15/16 with a sensitivity of 88.2% and a specificity of 64.5% in the low educational level patients, and 16/17 with a sensitivity of 77.8% and a specificity of 87.9% in the high educational level patients. Compared to the criterion MMSE ≤ 27 and MMSE norms for the elderly Chinese community, the stratified T-MoCA threshold improves correct classification by 23.7% (p = 0.033) and 30.3% (p = 0.020), respectively. Conclusion T-MoCA is a feasible and effective instrument for MCI screening in patients with AF.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Cardiovascular MedicineMême sujetAtrial Fibrillation Management and OutcomesTravaux en français237 207