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Enregistrement W2605371611 · doi:10.1371/journal.pone.0174451

The “DOC” screen: Feasible and valid screening for depression, Obstructive Sleep Apnea (OSA) and cognitive impairment in stroke prevention clinics

2017· article· en· W2605371611 sur OpenAlexafffundabout
Richard H. Swartz, Megan L. Cayley, Krista L. Lanctôt, Brian J. Murray, Ashley Cohen, Kevin E. Thorpe, Michelle N. Sicard, Karen Lien, Demetrios J. Sahlas, Nathan Herrmann

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton General HospitalPublic Health OntarioSt. Michael's HospitalOntario Brain InstituteSunnybrook Health Science CentreHeart and Stroke FoundationOntario Stroke NetworkHealth Sciences CentreHamilton Health SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésObstructive sleep apneaMedicineDepression (economics)Cognitive impairmentStroke (engine)Sleep apneaCognitionIschemic strokePsychiatryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Post-stroke Depression, Obstructive sleep apnea (OSA) and Cognitive impairment ("DOC") are associated with greater mortality, worse recovery and poorer quality of life. Best practice recommendations endorse routine screening for each condition; yet, all are under-assessed, diagnosed and treated. We seek to determine the feasibility and validity of an integrated tool ("DOC" screen) to identify stroke clinic patients at high-risk of depression, OSA, and cognitive impairment. METHODS: All consecutive new referrals to a regional Stroke Prevention Clinic who were English-speaking and non-aphasic were eligible to be screened. Time for screen completion was logged. DOC screen results were compared to the neuropsychological battery and polysomnogram assessments using a modified receiver operator characteristic and area under the curve analysis. Data is reported to conform to STARD guidelines. FINDINGS: 1503 people were screened over 2 years. 89% of eligible patients completed the screen in 5 minutes or less (mean 4.2 minutes), less than half the time it takes to complete the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). 437 people consented to detailed testing. Of those, 421 completed the Structured Clinical Interview for Depression within 3 months of screening, 387 completed detailed neuropsychological testing within 3 months, and 88 had overnight polysomnograms. Screening scores combined with demographic variables (age, sex, education, body mass index), had excellent validity compared to gold standard diagnoses: DOC-Mood AUC 0.90; DOC-Apnea AUC 0.80; DOC-Cog AUC 0.81. DOC screen scores can reliably categorize patients in to low-, intermediate- or high-risk groups for further action and can do so with comparable accuracy to more time-consuming screens. CONCLUSIONS: Systematic screening of depression, obstructive sleep apnea, and cognitive impairment in 5 minutes or less is feasible and valid in a high volume stroke clinic using the DOC screen. The DOC screen may facilitate improved identification and treatment of these comorbidities to improve function in patients after stroke and in those with other neurological diseases that share these comorbid conditions (e.g. Alzheimer's disease/mild cognitive impairment, Parkinson's disease, Traumatic Brain Injury, multiple sclerosis).

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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