Combined use of the Montreal Cognitive Assessment and Symbol Digit Modalities Test improves neurocognitive screening accuracy after cardiac arrest: A validation sub-study of the TTM2 trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the merit of clinical assessment tools in a neurocognitive screening following out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). METHODS: The neurocognitive screening that was evaluated included the performance-based Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Symbol Digit Modalities Test (SDMT), the patient-reported Two Simple Questions (TSQ) and the observer-reported Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly-Cardiac Arrest (IQCODE-CA). These instruments were administered at 6-months in the Targeted Hypothermia versus Targeted Normothermia after Out-of-Hospital Cardiac Arrest (TTM2) trial. We used a comprehensive neuropsychological test battery from a TTM2 trial sub-study as a gold standard to evaluate the sensitivity and specificity of the neurocognitive screening. RESULTS: In our cohort of 108 OHCA survivors (median age = 62, 88% male), the most favourable cut-off scores were: MoCA < 26; SDMT z ≤ -1; IQCODE-CA ≥ 3.04. The MoCA (sensitivity 0.64, specificity 0.85) and SDMT (sensitivity 0.59, specificity 0.83) had a higher classification accuracy than the TSQ (sensitivity 0.28, specificity 0.74) and IQCODE-CA (sensitivity 0.42, specificity 0.60). When using the cut-points for MoCA or SDMT in combination to identify neurocognitive impairment, sensitivity improved (0.81, specificity 0.74), area under the curve = 0.77, 95% CI [0.69, 0.85]. The most common unidentified impairments were within the episodic memory and executive functions domains, with fewer false negative cases on the MoCA or SDMT combined. CONCLUSION: The MoCA and SDMT have acceptable diagnostic accuracy for screening for neurocognitive impairment in an OHCA population, and when used in combination the sensitivity improves. Patient and observer-reports correspond poorly with neurocognitive performance. CLINICALTRIALS: gov Identifier: NCT03543371.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».