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Enregistrement W2521036317 · doi:10.1177/0310057x1604400507

Use of the Montreal Cognitive Assessment Test to Investigate the Prevalence of Mild Cognitive Impairment in the Elderly Elective Surgical Population

2016· article· en· W2521036317 sur OpenAlexaboutno aff
Nathan Smith, Y. Y. Yeow

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia and Intensive Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIllawarra Shoalhaven Local Health District
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentCognitionCognitive impairmentCognitive testPopulationPhysical therapyPediatricsPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative cognitive disorders are common in elderly patients. Pre-existing cognitive impairment including mild cognitive impairment may be an important risk factor for developing postoperative cognitive dysfunction and may not be detected in a standard preoperative interview, yet is not routinely sought. Our primary aim was to estimate the prevalence of mild cognitive impairment among elderly patients presenting to our hospital for elective surgery using a simple established screening tool: the Montreal Cognitive Assessment test. Secondarily, we wished to determine the proportion of patients with mild cognitive impairment who presented with this information available, the effect of increasing age on the prevalence of mild cognitive impairment and whether the timing and location of testing influenced results. We used the Montreal Cognitive Assessment test to screen preoperative patients aged 65 years and over. Our results suggested a potential prevalence of mild cognitive impairment of 56%, with prevalence increasing with age. No patients in the sample had a recorded diagnosis of mild cognitive impairment. Testing in either the preadmission clinic or on admission on the day of surgery yielded similar results. We found the Montreal Cognitive Assessment test to be a simple screening tool that was easily administered during the pre-admission visit.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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