Home non-invasive ventilation (NIV) : Patients cognitive performance and skills at setup
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Patients need to acquire specific skills for the use of home NIV. No study as yet described the cognitive performance of patients at NIV setup. There is a lack of data of patients9 skills on their use of NIV. Aim: To assess the cognitive performance and patients9 skills at NIV setup and their consequences in adherence. Methods: Prospective audit conducted in Lane Fox Respiratory Unit, London from 02/2015 and 12/2015 including all patients admitted for home NIV setup and expected to be independent in its use. Assessments were: Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Instrumental Activities of Daily Living (IADL), education level and visual analogue scales to assess patients own understanding and skills. They were performed at NIV setup and at 6 weeks follow-up. Results: 104 patients completed follow-up. Mean age was 62±15 years-old, mean BMI was 35±11kgm/2. Underlying disease was obesity hypoventilation syndrome (n:37), COPD-OSA (n:28), neuromuscular/chest wall diseases (n:15), COPD (n:13), OSA (n:11). At baseline: MOCA was 22.3±0.5 and IADL was 5.7±2.2. 45 (43%) patients left school at 16 years-old. Patients9 understandings and self-perceived skills are summarised in figure 1. At follow-up, mean use of NIV was 4.5±3.4 hours/day and MOCA improved by 2 (p<0.001). Conclusion: Patients admitted for NIV setup have low cognitive performance and independence level. NIV training should be adjusted to patient9s cognitive level.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».