Evaluating attention in delirium: A comparison of bedside tests of attention
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Notice bibliographique
Résumé
AIM: Impaired attention is a core diagnostic feature for delirium. The present study examined the discriminating properties for patients with delirium versus those with dementia and/or no neurocognitive disorder of four objective tests of attention: digit span, vigilance "A" test, serial 7s subtraction and months of the year backwards together with global clinical subjective rating of attention. METHODS: This as a prospective study of older patients admitted consecutively in a general hospital. Participants were assessed using the Confusion Assessment Method, Delirium Rating Scale-98 Revised and Montreal Cognitive Assessment scales, and months of the year backwards. Pre-existing dementia was diagnosed according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders fourth edition criteria. RESULTS: The sample consisted of 200 participants (mean age 81.1 ± 6.5 years; 50% women; pre-existing cognitive impairment in 126 [63%]). A total of 34 (17%) were identified with delirium (Confusion Assessment Method +). The five approaches to assessing attention had statistically significant correlations (P < 0.05). Discriminant analysis showed that clinical subjective rating of attention in conjunction with the months of the year backwards had the best discriminatory ability to identify Confusion Assessment Method-defined delirium, and to discriminate patients with delirium from those with dementia and/or normal cognition. Both of these approaches had high sensitivity, but modest specificity. CONCLUSION: Objective tests are useful for prediction of non-delirium, but lack specificity for a delirium diagnosis. Global attentional deficits were more indicative of delirium than deficits of specific domains of attention. Geriatr Gerontol Int 2016; 16: 1028-1035.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 découle