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Enregistrement W7135163181

Diagnostic accuracy of the Montreal Cognitive Assessment in screening for cognitive impairment in initially hospitalized COVID-19 patients: Findings from the prospective multicenter NeNeSCo study

2025· article· en· W7135163181 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUtrecht University Repository (Utrecht University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentCognitionCutoffNeuropsychologyMemory clinicNeuropsychological assessmentNeuropsychological testingMemory impairment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aimed to investigate the prevalence and nature of cognitive impairment among severely ill COVID-19 patients and the effectiveness of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in detecting it. Method: We evaluated cognition in COVID-19 patients hospitalized during the first wave (March to June 2020) from six Dutch hospitals, nine months post-discharge, using a comprehensive multi-domain neuropsychological test battery. Test performance was corrected for sex, age, and education differences and transformed into z-scores. Scores within each cognitive domain were averaged and categorized as average and above (z-score ≥ -0.84), low average (z-score -1.28 to -0.84), below average (z-score -1.65 to -1.28), and exceptionally low (z-score < -1.65). Patients were classified with cognitive impairment if at least one domain's z-score fell below -1.65. We assessed the MoCA's accuracy using both the original cutoff (<26) and an "optimal"cutoff determined by Youden's index. Results: Cognitive impairment was found in 12.1% (24/199) of patients, with verbal memory and mental speed most affected (6.5% and 7% below -1.65, respectively). The MoCA had an area under the curve of 0.84. The original cutoff showed sensitivity of 83% and specificity of 66%. Using the identified optimal cutoff of <24, maintained sensitivity while improving specificity to 81%. Conclusions: Cognitive impairment prevalence in initially hospitalized COVID-19 patients is lower than initially expected. Verbal memory and processing speed are primarily affected. The MoCA is a valuable screening tool for these impairments and lowering the MoCA cutoff to <24 improves specificity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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