A New Validation of Montreal Cognitive Assessment on a Large Sample of Elderly Patients Undergoing Elective Orthopedic Surgery.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The hip and knee arthroplasties are reliable and suitable surgical procedures aimed at restoring the patients' functioning. The most representative age range for these replacement surgeries is between 65 and 84 years for females. With aging, the likelihood of developing cognitive deficits increases, and there is evidence that elderly patients undergoing surgery orthopedic are at higher risk of developing cognitive problems in the postoperative phase. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is often used for cognitive evaluation, but different cut-offs and validations are available in the literature. Given the importance of the problem, in this work we studied a hospitalized population candidate for orthopedic surgery to determine a new specific validation of the MoCA to assess the risk of MCI. Method: We applied MoCA and Mini-Mental State Examination (MMSE) to a sample of 492 (333 women) hospitalized patients for knee (74%) or hip surgery. A non-parametric receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was conducted to investigate the predictive accuracy of the MoCA to assess cognitive impairment, using MMSE as the gold standard. Results: A score of 22.52 gives a sensitivity of 70% and a specificity of 78%. This value is providing a more coherent diagnosis with the MMSE as compared to the other cut-offs presented in the other available validations. No differences were found between patients in terms of age and gender, suggesting a general uniformity of the selected sample. Conclusions: Deepening the coherence in MCI diagnosis between MMSE and the other MoCA's scoring considered, our new cut-off seems reasonably better than previous Italian validation on an elderly population in matching MMSE classification.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».