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Enregistrement W4404602506 · doi:10.1017/cjn.2024.303

Depression, Obstructive Sleep Apnea and Cognitive Impairment (DOC) Screen Completion Time Reflects Executive Function, Speed of Processing and Fluency

2024· article· en· W4404602506 sur OpenAlexaffvenue
Sajeevan Sujanthan, Alisia Southwell, Tera Armel, Elaine Xing, Arunima Kapoor, Xiao Yu Eileen Liu, Krista L. Lanctôt, Nathan Herrmann, Brian J. Murray, Kevin E. Thorpe, Megan L. Cayley, Michelle N. Sicard, Karen Lien, Demetrios J. Sahlas, Richard H. Swartz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton General HospitalSt. Michael's HospitalHamilton Health SciencesUniversity of TorontoHealth Sciences CentreOntario Brain InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyFunction (biology)Action (physics)Computer scienceContent (measure theory)PsychologyCognitive psychologyHuman–computer interactionMultimediaMathematics educationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: The depression, obstructive sleep apnea and cognitive impairment (DOC) screen assesses three post-stroke comorbidities, but additional information may be gained from the time to complete the screen. Cognitive screening completion time is rarely used as an outcome measure. Objective: To assess DOC screen completion time as a predictor of cognitive impairment in stroke/transient ischemic attack clinics. Methods: Consecutive English-speaking stroke prevention clinic patients consented to undergo screening and neuropsychological testing (n = 437). DOC screen scores and times were compared to scores on the NINDS-CSC battery using multiple linear regression (controlling for age, sex, education and stroke severity) and receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Results: Completion time for the DOC screen was 3.8 ± 1.3 minutes. After accounting for covariates, the completion time was a significant predictor of the speed of processing (p = 0.002, 95% CI: −0.016 to −0.004), verbal fluency (p < 0.001, CI: −0.012 to −0.006) and executive function (p = 0.004, CI: −0.006 to −0.001), but not memory. Completion time above 5.5 minutes was associated with a high likelihood of impairment on executive and speed of processing tasks (likelihood ratios 3.9–5.2). Conclusions: DOC screen completion time is easy to collect in routine care. People needing over 5.5 minutes to be screened likely have deficits in executive functioning and speed of processing – areas commonly impaired, but challenging to screen for, after stroke. DOC screen time provides a simple, feasible approach to assess these under-identified cognitive impairments.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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