Using MoCA-Thai to evaluate cognitive impairment in patients with schizophrenia.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia is a chronic devastating illness with specific effects on cognitive function. A few studies have been performed on Asian patients. OBJECTIVE: To examine prevalence of cognitive impairment and associated factors in Thai patients with schizophrenia. MATERIAL AND METHOD: A descriptive cross-sectional study of patients with schizophrenia that were selected consecutively from a psychiatric outpatient clinic at Srinagarind Hospital, Khon Kaen University between June 2008 andDecember 2009 was conducted. The Montreal Cognitive Assessment-Thai version (MoCA-T) test was used to evaluate cognitive functions. Associated factors such as age of onset, type of antipsychotics were assessed by collecting data from medical records. Data analysis used descriptive statistics, and univariate analysis used Chi-square. RESULTS: Seventy-five patients with schizophrenia were recruited The majority of cases was single, male, had low education, and manifested paranoia. The prevalence of cognitive impairment was 81.3%. Significant factors associated with cognitive impairment were the year of education lower than 12 (OR = 9.25, 95% CI 1.90-45.03, p = 0.002) and those who had taken typical and combined antipsychotic drugs (OR = 5.97, 95% CI 1.66-21.55, p = 0.005). CONCLUSION: Thai patients with schizophrenia showed a high prevalence of cognitive impairment. Therefore, clinicians should assess cognitive function and cognitive remedy
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».