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Enregistrement W4390345599 · doi:10.36622/vstu.2023.22.4.024

MINI-COG AND MONTREAL COGNITIVE IMPAIRMENT SCALE (MOCA-TEST) IN THE EARLY DIAGNOSIS OF MENTAL IMPAIRMENT IN ELDERLY AND SENILE PATIENTS WITH CHRONIC NON-INFECTIOUS DISEASES (CNID) AT THE OUTPATIENT STAGE

2023· article· ru· W4390345599 sur OpenAlexaboutno aff
Марина Николаевна Муравицкая, А. А. Зуйкова, А.П. Бабкин, О.С. Посметьева, Е.А. Ханина, Ю.Ю. Фоменко

Notice bibliographique

RevueСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ В БИОМЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМАХ · 2023
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDementiaMedicineCognitionGerontologyPolyclinicPsychiatryCognitive impairmentPhysical therapyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье представлены результаты скрининговой оценки распространенности недементных когнитивных расстройств и деменции у лиц пожилого и старческого возраста с различными хроническими неинфекционными заболеваниями (ХНИЗ). В исследовании приняли участие 130 пациентов с любыми хроническими неинфекционными заболеваниями, обратившихся за медицинской помощью в плановом порядке в поликлинику по месту жительства. Каждому из больных с целью ранней диагностики когнитивных нарушений были предложены скрининговые методики: Мини-Ког, МоСА-тест, проба Шульте. В ходе исследования установлено, что нарушения когнитивных функций чаще наблюдались у женщин – 77 (65,8%) старческого возраста. Среди приоритетных факторов риска развития когнитивных расстройств у лиц 60 лет и старше были выделены: гиперлипидемия (90,8%), гиподинамия (75,4%), неконтролируемая артериальная гипертензия (66,2%). По опроснику Mini-Cog 65 (50%) больных имели выраженные когнитивные расстройства, каждый третий, - 51 (39,2%), - легкие или умеренные. Когнитивные нарушения у лиц 60 лет и старше с ХНИЗ были представлены у 117 (90%) пациентов по данным Моса-теста. У больных ХНИЗ чаще всего страдали такие когнитивные сферы как память, внимание. Высокая распространенность когнитивных нарушений у лиц с ХНИЗ требует проведения своевременной их диагностики, профилактики, реабилитационных мероприятий The article presents the results of a screening assessment of the prevalence of non-dementia cognitive disorders and dementia in elderly and senile people with various chronic non-communicable diseases (CNID). The study involved 130 patients with any chronic non-communicable diseases who sought medical help in a planned manner at a polyclinic at their place of residence. Screening methods were offered to each of the patients for the purpose of early diagnosis of cognitive impairment: Mini-Cog, MoSA test, Schulte test. During the research it was found that cognitive impairment was more often observed in women – 77 (65.8%) of senile age. Among the priority risk factors for the development of cognitive disorders in people 60 years and older were identified: hyperlipidemia (90.8%), inactivity (75.4%), uncontrolled hypertension (66.2%). According to the Mini-Cog questionnaire, 65 (50%) patients had severe cognitive disorders, every third, 51 (39.2%), mild or moderate. Cognitive impairments in persons 60 years and older with CNID were presented in 117 (90%) patients according to the Mos test. Such cognitive spheres as memory and attention were most often affected in patients with CNID. The high prevalence of cognitive impairment in people with CND requires timely diagnosis, prevention, and rehabilitation measures

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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