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Diagnostic accuracy of the CRS-R index in patients with disorders of consciousness

持续植物状态 最小意识状态 拉什模型 格拉斯哥昏迷指数 彗差(光学) 尤登J统计 疾病严重程度 医学 物理疗法 接收机工作特性 内科学 心理学 外科 意识 发展心理学 物理 神经科学 光学
作者
Jitka Annen,Maddalena M. Filippini,Estelle Bonin,Héléna Cassol,Charlène Aubinet,Manon Carrière,Olivia Gosseries,Aurore Thibaut,Alice Barra,Audrey Wolff,Leandro Sanz,Charlotte Martial,Steven Laureys,Camille Chatelle
出处
期刊:Brain Injury [Taylor & Francis]
卷期号:33 (11): 1409-1412 被引量:66
标识
DOI:10.1080/02699052.2019.1644376
摘要

Objective: To obtain a CRS-R index suitable for diagnosis of patients with disorders of consciousness (DOC) and compare it to other CRS-R based scores to evaluate its potential for clinics and research. Design: We evaluated the diagnostic accuracy of several CRS-R-based scores in 124 patients with DOC. ROC analysis of the CRS-R total score, the Rasch-based CRS-R score, CRS-R-MS and the CRS-R index evaluated the diagnostic accuracy for patients with the Unresponsive Wakefulness Syndrome (UWS) and Minimally Conscious State (MCS). Correlations were computed between the CRS-R-MS, CRS-R index, the Rasch-based score and the CRS-R total score. Results: Both the CRS-R-MS and CRS-R index ranged from 0 to 100, with a cut-off of 8.315 that perfectly distinguishes between patients with UWS and MCS. The CRS-R total score and Rasch-based score did not provide a cut-off score for patients with UWS and MCS. The proposed CRS-R index correlated with the CRS-R total score, Rasch-based score and the CRS-R-MS. Conclusion: The CRS-R index is reliable to diagnose patients with UWS and MCS and can be used in compliance with the CRS-R scoring guidelines. The obtained index offers the opportunity to improve the interpretation of clinical assessment and can be used in (longitudinal) research protocols. Abbreviations: CRS-R: Coma Recovery Scale-Revised; CRS-R-MS: Coma Recovery Scale-Revised Modified Score; DOC: Disorders of Consciousness; MCS: Minimally Conscious State; UWS: Unresponsive Wakefulness Syndrome; ROC: Receiver Operating Characteristic; AUC: Area Under the Curve; IRT: Item Response Theory.
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