Motor Disturbances in Elderly Medical Inpatients and Their Relationship to Delirium
Notice bibliographique
Résumé
Motor disturbances in delirious patients are common, but their relationship to cognition and severity of illness has not been studied. We examined motor subtypes in an older age inpatient population, their relationship to clinical variables including delirium, and their association with 1-year mortality in a prospective study, using the Confusion Assessment Method, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Barthel Index, and Delirium Rating Scale-Revised 98 (DRS-R98). Motor subtypes were evaluated using 2 items of DRS-R98. Mortality rates were investigated 1 year later. Two hundred participated (mean age 81.1 [6.5]; 50% female). Thirty-four (17%) were identified with delirium. Motor subtypes were none: 119 (59.5%), hypoactive: 37 (18.5%), hyperactive: 29 (14.5%), and mixed: 15 (7.5%). Hypoactive and mixed subtypes were significantly more frequent in delirious patients. Regression analysis showed that hypoactive subtype was significantly associated with lower MoCA. No relationship between motor subtypes and mortality was found. Motor disturbances are not unique to delirium, with hypoactivity particularly associated with impaired cognition.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».