Diagnostic Value of the Mini-Cog Test in Patients with Chronic Heart Failure 65 Years and Older
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the number of patients with heart failure (HF) and cognitive impairment (CI) is growing. In this regard, it is necessary to screen for CI in patients with HF. The Mini-Сog test is one of the screening tests, but more research is needed to examine the feasibility of using it on a cohort of cardiac patients. Aim of the study. The aim of the study is to assess the sensitivity and specificity of the Mini-Сog test in identifying patients with CI among patients aged 65 and over with HF. Materials and methods. From March 2021 to March 2023, 149 people aged 65 and older with chronic heart failure (CHF) were selected from a separate structural unit of the Russian Gerontology Research and Clinical Center of the Pirogov Russian National Research Medical University. Cognitive status was assessed using the Montreal Cognitive Assessment Scale and the Mini-Mental State Examination. All patients underwent the Mini-cog testing. Statistical analysis was performed using ROC analysis. Results and conclusions. The prevalence of cognitive impairment among patients with CHF aged 65 or older, according to our study, is 67.8%. A cutoff value of 2 points or less points on the Mini-Cog test (AUC 0.856; CI 95% 0.7750.936, p < 0.001) indicates the presence of severe cognitive impairment with a sensitivity of 61.5% and a specificity of 92.1%. A score of 3 points or lower (AUC 0.828; CI 95% 0.762-0.894, p < 0.001) indicates mild cognitive impairment (MCI) with a sensitivity of 55.4% and a specificity of 93.7%, and dementia with a sensitivity of 80.8% and a specificity of 69.1%.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».