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Enregistrement W2615529969 · doi:10.1093/ageing/afx055.81

81UNDER-DIAGNOSED COGNITIVE IMPAIRMENT IN RENAL INPATIENTS - A SINGLE CENTRE QIP EXPERIENCE

2017· article· en· W2615529969 sur OpenAlexaboutno aff
H Mottershead, Cornelia L. Trimble, Shalini Rajcoomar, Albert Power

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCognitive impairmentCognitionPediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairment is highly prevalent in patients with chronic kidney disease (CKD), with up to 86% prevalence in haemodialysis (HD) patients [1, 2]. It is a risk factor for prolonged hospitalisation, readmission and mortality [3, 4]. Responding to a Commissioning for Quality and Innovation incentive to identify cognitive impairment in elderly inpatients, we undertook a Quality Improvement Project (QIP) to characterise the presence of cognitive dysfunction in renal inpatients. We prospectively collected clinical data on 33 randomly selected renal inpatients ≥ 65 years old. We recorded demographics, history of cognitive impairment, a Charlson Comorbidity Index (CCI) and a CSHA clinical frailty scale. We performed an Abbreviated Mental Test Score (AMTS) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA). DSM-IV criteria were used to define delirium. A 2-cycle QIP was undertaken. The interventions were education at the departmental induction and the introduction of a forcing function for the discharge summary. Data was performed using Microsoft Excel. Mean patient age was 76, 70% male, mean length of stay (LOS) 12 days and 16 were HD patients. Following the QIP all patients had a statement regarding cognitive function on their discharge summary. Only 1patient (3%) had a prior diagnosis of dementia. Mean MOCA score was 23 ± 5.5 and AMTS 8.5 ± 1.8.The number of patients with either a significant AMTS or MOCA was 43% and 54% of these patients had delirium. Given the high prevalence of cognitive impairment in HD and CKD patients, there were fewer renal patients with a prior diagnosis of dementia than expected. Moreover, we found a high level of undiagnosed delirium which confers a morbidity and mortality burden. Of note the CSHA frailty scale and CCI did not correlate with worse AMTS or MOCA results, suggesting that cognitive impairment could not be predicted by frailty and multi-morbidity and further research is required to understand the reasons for this.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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