Cognitive testing following transient ischaemic attack: A systematic review of clinical assessment tools
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive deficits are prevalent after transient ischaemic attack (TIA) and result in loss of function, poorer quality of life and increased risks of dependency and mortality. This systematic review aimed to synthesise the available evidence on cognitive assessment in TIA patients to determine the prevalence of cognitive deficits, and the optimal tests for cognitive assessment. Medline, Embase, PsychINFO and CINAHL databases were searched for relevant articles. Articles were screened by title and abstract. Full-text analysis and quality assessment was performed using the National Institute of Health Tool. Data were extracted on study characteristics, prevalence of TIA deficits, and key study findings. Due to significant heterogeneity, meta-analysis was not possible. Twenty-five full-text articles met the review inclusion criteria. There was significant heterogeneity in terms of cognitive tests used, definitions of cognitive impairment and TIA, time points post-event, and analysis methods. The majority of studies used the Mini-Mental State Examination (MMSE) or Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (n = 23). Prevalence of cognitive impairment ranged from 2% to 100%, depending on the time-point and cognitive domain studied. The MoCA was more sensitive than the MMSE for identifying cognitive deficits. Deficits were common in executive function, attention, and language. No studies assessed diagnostic test accuracy against a reference standard diagnosis of cognitive impairment. Recommendations on cognitive testing after TIA are hampered by significant heterogeneity between studies, as well as a lack of diagnostic test accuracy studies. Future research should focus on harmonising tools, definitions, and time-points, and validating tools specifically for the TIA population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».