Correlation Between Point Book-based Cognitive Tests and General Cognitive Tests of Brain Injury Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective : This study aimed to analyze the correlation between the cognitive test results using the point book and the general cognitive test results, and to present assistance method for brain injury patients who are difficult to test due to problems such as language. Methods : This study included 30 brain injury patients who were admitted to a medical center. The Korean-Mini Mental State Examination, 2nd Edition (K-MMSE~2) and the Korean version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K) were used as test tools. In each test, the correlation between the point book results and the general results was analyzed using the Spearman's rank correlation coefficient, and the comparison of the two results was analyzed using the Wilcoxon signed-rank test. Results : As a result of analyzing the correlation between the cognitive test results using the point book and the general cognitive test results, both K-MMSE~2 (ρ=.956) and MoCA-K (ρ=.949) showed statistically significant correlations (p<.01). As a result of comparing the two results in each test, all scores of K-MMSE~2 and MoCA-K showed no statistically significant difference (p>.05). Conclusion : This study showed a correlation between the cognitive test results using the point book and the general cognitive test results in brain injury patients. In the future, study through various subjects will be needed, and we hope that the point book will be used as an assistance method for the cognitive tests in clinical settings.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».