Can MOCA Be Applied for Rough Cognitive Assessment in Patients with Epilepsy in Mongolia?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Epilepsy is a chronic neurological disorder, with cognitive impairment being one of its most significant comorbidities. While the majority of individuals with epilepsy maintain regular intellectual abilities, they are more likely to experience cognitive impairment compared to a healthy control group of the same age and educational level. Aim: This study aimed to assess cognitive impairment during epilepsy, particularly temporal lobe epilepsy, and to evaluate the effectiveness of using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test for cognitive screening in individuals with epilepsy. Materials and methods: One hundred and fifty subjects were included between 2022 and 2023, which were divided into 50 people diagnosed with temporal lobe epilepsy (TLE), 50 people with other types of epilepsy according to the International League Against Epilepsy (ILAE), and 50 healthy controls without epilepsy (HC). Results: Significant differences were found in the total mean scores of the MoCA between TLE, other types of epilepsy, and healthy control groups (p = 0.000), particularly in visuospatial orientation, concentration, memory recall, abstraction, and language skills. Conclusions: Evaluating cognitive impairment in epilepsy involves comprehensive neuropsychological assessments, which have significantly advanced in recent years. Nevertheless, we consider the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test to be an appropriate initial screening tool for assessing cognitive impairment in epilepsy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».