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Enregistrement W2147264057 · doi:10.1111/ggi.12592

Evaluating attention in delirium: A comparison of bedside tests of attention

2015· article· en· W2147264057 sur OpenAlexaboutno aff
Dimitrios Adamis, David Meagher, Orla Murray, D. O’Neill, Edmond O’Mahony, Owen Mulligan, Geraldine McCarthy

Notice bibliographique

RevueGeriatrics and gerontology international/Geriatrics & gerontology international · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumDementiaRating scaleClinical Dementia RatingNeurocognitiveMedicineCognitive testConfusionCognitionMemory spanPsychiatryOrganic mental disordersClinical psychologyPsychologyCognitive impairmentAudiologyDevelopmental psychologyInternal medicineWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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