Clock‐Drawing Test as a Bedside Assessment of Post‐operative Delirium Risk in Elderly Patients with Accidental Hip Fracture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently applied cognitive tests for assessing the risk of post-operative delirium require time and specialised medical staff, in addition to the patients' mental strain. We investigated the four-point scoring Clock-Drawing Test (CDT-4) as a preoperative independent predictor for post-operative delirium. METHODS: A total of 100 consecutive patients aged over 65 years admitted for accidental hip fracture were assessed for delirium using the Confusion Assessment Method Scale. The cognitive function was rated with mini-mental state examination, Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), and CDT-4. Descriptive statistics were performed, and a logistic regression model for post-operative delirium was applied. RESULTS: Out of the 100 enrolled patients 98 underwent hip repair surgery and 65 (66%) had post-operative delirium, with 24 (42%) incident cases. The median (IQR) ages were 78 (72-83) and 84 (80-87) years for the non-delirium and post-operative delirium groups, respectively. The logistic regression concluded with age and CDT-4 as independent preoperative predictors, while controlling for gender, pre-surgery delirium, MoCA visual, and MoCA attention: OR 1.32 [95% CI (1.099-1.585); p = 0.003] for age; OR 0.153 [95% CI (0.033-0.719); p = 0.017] for CDT-4. CONCLUSIONS: Employing CDT-4 as a bedside assessment of delirium risk may help to preoperatively stratify and prioritise the patients for preventive perioperative care in a timely manner.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».