Sensitivity, specificity and cut-off point of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Patients with mild-Traumatic Brain Injury (mTBI)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although patients with mild traumatic brain injury (mTBI) rarely exhibit an identifiable lesion on neuroimaging, they frequently experience neurocognitive problems. Objectives: The present study aimed to determine the cut-off point, sensitivity, and specificity of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test in mTBI patients. Methods: In this cross-sectional-analytical study, the case group included 79 patients with mTBI were enrolled in the trauma, neurosurgery, and ICU ward of PourSina hospital (northern Iran), and there were 79 healthy individuals in the control group. Both groups were participating in this study were cognitively evaluated by the MoCA and MMSE test. Moreover, as retesting reliability and determining the concurrent and convergent validity of the MoCA, and Pearson correlation coefficient between two groups, MMSE test was performed on 20 mTBI patients with an average time interval of 3 days. The independent t-test, Cronbach’s alpha and discriminant analysis used for determining the distribution, internal consistency reliability and sensitivity, specificity, and diagnostic value of the MoCA test between groups respectively. Results: The results showed a cut-off point of 26/27 as the probable point of cognitive impairment in mTBI. Also, in order to identify cognitive impairment in mTBI patients, this test reported sensitivity of 0.62 and specificity of 0.81 with Youden's index of 0.43. Conclusion: In screening for possible mild cognitive impairment in mTBI patients, the MoCA is relatively useful and should not be used only as a substitute for a complete neuropsychological assessment with diagnostic purposes.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».