Improving diagnostic accuracy of the Montreal Cognitive Assessment to identify post-stroke cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Given advantages in reperfusion therapy leading to mild stroke, less apparent cognitive deficits can be overseen in a routine neurological examination. Despite the widespread use of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), age- and education-specific cutoffs for the detection of post-stroke cognitive impairment (PSCI) are not established, hampering its valid application in stroke. We aimed to establish age- and education-specific MoCA cutoffs to better discriminate patients with and without acute PSCI. Patients with acute ischemic stroke underwent the MoCA and a detailed neuropsychological assessment. PSCI was defined as a performance < − 1.5 SD in ≥ 2 cognitive domains. As secondary data analysis, the discriminant abilities of the MoCA raw -score (not adding + 1 as correction for ≤ 12 years of education, YoE) cutoffs were automatically derived based on Youden Index and evaluated by receiver operating characteristic analyses across age- (< 55, 55–70, > 70 years old) and education-specific (≤ 12 and > 12 YoE) groups. 351 stroke patients (67.4 ± 14.1 years old; 13.1 ± 2.8 YoE) underwent the neuropsychological assessment 2.7 ± 2.0 days post-stroke. The original MoCA cutoff < 26 falsely classified 26.2% of examined patients, with poor sensitivity in younger adults (34.8% in patients < 55 years > 12 YoE) and poor specificity in older adults (55.0%, in > 70 years ≤ 12 YoE). By maximizing both sensitivity and specificity, the optimal MoCA raw cutoffs were: (i) < 28 in patients aged < 55 with > 12 YoE (sensitivity = 69.6%, specificity = 77.8%); (ii) < 22 and < 25 in patients > 70 years with ≤ 12 and > 12 YoE (sensitivity = 61.6%, specificity = 90.0%; sensitivity = 63.3%, specificity = 84.0%, respectively). In other groups the optimal MoCA raw cutoff was < 26. Age and education level should be considered when interpreting MoCA-scores. Though new age- and education-specific cutoffs demonstrated higher discriminant ability for PSCI, their performance in young stroke and adults with higher education level was low due to ceiling effects and MoCA subtests structure, and cautious interpretation in these patients is warranted. Trial registration : ClinicalTrials.gov Identifier: NCT05653141.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».