Adverse Clinical Events and Mortality During Hospitalization and 3 Months After Discharge in Cognitively Impaired Elderly Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Controversial findings are reported on hospital outcome in cognitively impaired patients. The aim of this study was to explore mortality risk according to cognitive status during hospitalization and after 3 months in elderly patients. METHODS: Sixty-six internal medicine and geriatric wards in Italy participated in the "Registry Politerapie SIMI (REPOSI)" during 2010. Of the 1,380 in-patients, aged 65 and older enrolled, 1,201 were included. Cognition was evaluated with the Short Blessed Test (SBT). Logistic regression was used to evaluate the association of questionable and impaired cognition (according to SBT cutoff points) with mortality during hospitalization and at follow-up. Morbidity, function, and adverse events during hospitalization were covariates. RESULTS: Four hundred and twenty-one participants were classified as normal, 219 questionable, and 561 cognitively impaired. Forty-nine patients died during hospitalization and 70 during follow-up. Sixty-seven point three percent versus 32.7% (p < .001) of patients who died during hospitalization and 54.3% versus 45.7% (p < .001) during follow-up had at least one adverse event. After multiadjustment, impaired cognition was associated with in-hospital mortality (odds ratio [OR] = 3.1; 95% confidence interval [CI] = 1.1-8.6) but not with mortality at follow-up. Increase severity of cognitive impairment was associated with higher odds of mortality (from 2.7 in those with moderate impairment to 4.2 in those with severe impairment). After stratification for adverse clinical events, impaired cognition resulted associated with mortality only in patients having at least one event. CONCLUSION: Elderly patients with cognitive impairment are more likely to die during hospitalization with a severity-dependent association. Adverse events may represent an important target of prevention due to their high association with mortality and cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».