Cognitive Dysfunction, Medication Management, and the Risk of Readmission in Hospital Inpatients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether cognitive dysfunction, in particular impaired executive function, may be a risk factor for early readmission in older adults independently managing their medications. DESIGN: Prospective observational study. SETTING: Tertiary hospital. PARTICIPANTS: Individuals aged 65 years and older discharged to home from the medicine service of a tertiary hospital (N = 452). MEASUREMENTS: Participants underwent a cognitive assessment including the Short Blessed Test (SBT), the executive function component of the Montreal Cognitive Assessment, and the Trail-Making Test Part B (TMT-B). Hospital use and demographic data were obtained. A logistic regression model was used to fit the likelihood of readmission on the basis of participant characteristics, medication management, and cognitive performance. Likelihood of hospital readmission within 30 days was determined. RESULTS: For participants managing medications themselves, adjusted 30-day odds of readmission increased 13% on average with each point decrease in SBT score (P = .003) and 9% on average with each 0.01 decrease in TMT-B score (P = .02). For participants who were independent in medication management with more than seven medications, the odds of 30-day readmission increased 16% on average with each point decrease in SBT score (P = .01) and 15% on average with each 0.01 decrease in TMT-B score (P = .03). CONCLUSION: Cognitive dysfunction, particularly executive dysfunction, is a risk factor for readmission in individuals managing their own medications. This risk is greater in individuals taking more than seven medications. The interaction of cognitive function, medication management, and number of medications may enhance risk-stratification efforts to identify individuals at risk of early readmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».