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Enregistrement W2058209620 · doi:10.4021/jnr.v3i3-4.230

Delirium Index Six-Monthly in Patients with Dementia, Mild Cognitive Impairment and Subjective Cognitive Impairment: Keys to Interpreting Delirium Index in Cognitive Impairment

2013· article· en· W2058209620 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Paul Regal, Eileen J Hetherington, Balakrishnan Nair

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentDementiaDeliriumCognitive impairmentCohortProspective cohort studyCognitionInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : The delirium index (DI) is a simple non-copyrighted test which captures most delirium symptoms and signs. Despite its attractiveness it has been used in only 21/589 (3.6%) delirium articles published after DI appeared. Methods : Prospective observational cohort study in a geriatric memory clinic. We followed 259 community-dwelling elderly with dementia, mild cognitive impairment (MCI) and subjective cognitive impairment (SCI). Measurements: six-monthly DI, Mini-Mental State (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Addenbrooke Cognitive Assessment (ACE-R), Frontal Assessment Battery (FAB) to predict the declines in instrumental activities of daily living (IADL). Mean follow-up was 622 days. Results : Mean DI increased from baseline 3.20 ± 1.90, to six-month 3.41 ± 2.00, twelve-month 3.61 ± 2.13, and peaked at eighteen-month 4.10 ± 2.2. It then declined to 3.71 ± 2.43 at twenty-four months, 3.98 ± 2.24 at thirty months. Spearman rank correlations were significant at a P < 0.0001 level between baseline DI and baseline and six-month IADL, MMSE, MoCA, ACE-R, FAB and with later DI at six, twelve, eighteen, twenty-four, thirty and thirty-six months. Comparing 227/259 patients with baseline DI 0 - 5 to 32/259 with baseline DI ≥ 6, the two groups differed significantly in baseline IADL (22% difference between means of the two groups, P = 0.004), baseline MMSE (35%, P < 0.001), baseline MoCA (48%, P < 0.001), baseline FAB (41%, P < 0.001), and baseline ACE-R (36%, P < 0.0001). Conclusions : Mean delirium index increased progressively every six months to eighteen months in a memory clinic. DI is a good tool to monitor elderly at risk for delirium. doi: http://dx.doi.org/10.4021/jnr204e

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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