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Enregistrement W4321606085 · doi:10.1101/2023.02.15.23286004

DOC screen completion time reflects executive function, speed of processing and fluency in an observational cohort study

2023· preprint· en· W4321606085 sur OpenAlexaff
Alisia Southwell, Sajeevan Sujanthan, Tera Armel, Elaine Xing, Arunima Kapoor, Xiao Yu Eileen Liu, Krista L. Lanctôt, Nathan Herrmann, Brian J. Murray, Kevin E. Thorpe, Megan L. Cayley, Michelle N. Sicard, Karen Lien, Demetrios J. Sahlas, Richard H. Swartz

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoHamilton Health SciencesHamilton General HospitalHealth Sciences CentreHeart and Stroke FoundationSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbal fluency testCognitionReceiver operating characteristicNeuropsychologyMedicineCohortNeuropsychological assessmentFluencyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceAudiologyPsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The DOC screen was developed to identify Depression, Obstructive sleep apnea, and Cognitive impairment (“DOC” comorbidities) after stroke. Each component has its own score, but additional information may be gained from the time to complete the screen. Cognitive screening completion time is rarely used as an outcome measure. We assessed the added value of using DOC screen completion time as a predictor of impairment on detailed cognitive assessments. Methods Consecutive English-speaking new referrals to the stroke prevention clinic were consented to participate in detailed neuropsychological testing (n=437). DOC screen scores and times were compared to cognitive test scores using multiple linear regression and receiver operating characteristic (ROC) analysis. All linear regression analyses controlled for age, sex, years of education, and functional outcome as assessed by the modified Rankin score. Results Average completion time for the DOC screen was 3.8 ± 1.3 minutes. After accounting for age, sex and cognitive screen score, completion time was a significant independent predictor, of speed of processing (p = .002, 95% CI: -0.016 to -0.004), verbal fluency (p < .001, CI: -0.012 to -0.006) and executive (p = .004, CI: -0.006 to -0.001), but not memory, function. Completion time above 5.5 minutes (332.5 seconds) was associated with a high likelihood of impairment on gold standard executive (likelihood ratios 3.9-5.2) and speed of processing (likelihood ratio = 5.2) tasks. Conclusions DOC screen completion time is easy to collect in routine care and is independently associated with speed of processing, language and executive dysfunctions after stroke. People who take more than 5.5 minutes to complete the DOC screen are likely to have deficits in executive functioning and speed of processing. These domains can be challenging to screen for in stroke survivors, and this measure provides a simple, clinically feasible method to screen for these under-appreciated concerns. Clinical Trials Registration Identifier: NCT02363114 Clinical Trials URL: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02363114

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2023
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