Markers of too little effort or too much alertness during neuropsychological assessment: Demonstration with perioperative changes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive assessment is based on performance in different tests. However, this performance might be hindered by lack of effective effort on the one hand, and by too much stress on the other hand. Despite their known impact, there are currently no effective tools for measuring cognitive effort or stress effect during cognitive assessment. We developed real-time electrophysiological markers for cognitive effort and for stress effect, which could be used during cognitive assessment. METHODS: We assessed these markers during the use of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) before and after cardiac surgery, which is known to involve cognitive decline in up to 30%-50% of elderly patients. RESULTS: The major findings of the study, for the largest group of patients, with preoperative MoCA in the intermediate range, were that the decline is significantly associated (1) with higher preoperative cognitive effort and (2) with higher postoperative stress effect during the test. CONCLUSIONS: These findings, as well as preliminary additional ones, suggest a potential importance for monitoring cognitive effort and stress effect during assessment in general, and specifically during perioperative assessment. SIGNIFICANCE: Easy-to-use markers could improve the efficacy of cognitive assessment and direct treatment generally, and specifically for perioperative decline.
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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 | 0,000 |
| 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 ».