81UNDER-DIAGNOSED COGNITIVE IMPAIRMENT IN RENAL INPATIENTS - A SINGLE CENTRE QIP EXPERIENCE
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».