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Enregistrement W2943931029 · doi:10.2147/cia.s201615

<p>The value of screening for cognition, depression, and frailty in patients referred for TAVI</p>

2019· article· en· W2943931029 sur OpenAlexaff
Maisha M. Khan, Krista L. Lanctôt, Stephen E. Fremes, Harindra C. Wijeysundera, Sam Radhakrishnan, Damien Gallagher, Dov Gandell, Megan Brenkel, Elias Hazan, Natalia Docteur, Nathan Herrmann

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortDepression (economics)Logistic regressionDeliriumProspective cohort studyInternal medicineCognitionCohort studyIncidence (geometry)Physical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Current surgical risk assessment tools fall short of appreciating geriatric risk factors including cognitive deficits, depressive, and frailty symptoms that may worsen outcomes post-transcatheter aortic valve implantation (TAVI). This study hypothesized that a screening tool, SMARTIE, would improve detection of these risks pre-TAVI, and thus be predictive of postoperative delirium (POD) and 30-day mortality post-TAVI. Design: Prospective observational cohort study, using a historical cohort for comparison. Participants: A total of 234 patients (age: 82.2±6.7 years, 59.4% male) were included. Half were screened using SMARTIE. Methods: The SMARTIE cohort was assessed for cognitive deficits and depressive symptoms using the Mini-Cog test and PHQ-2, respectively. Measures of frailty included activities of daily living inventory, the Timed Up and Go test and grip strength. For the pre-SMARTIE cohort, we extracted cognitive deficits, depression and frailty symptoms from clinic charts. The incidence of POD and 30-day mortality were recorded. Bivariate chi-square analysis or t -tests were used to report associations between SMARTIE and pre-SMARTIE groups. Multivariable logistic regression models were employed to identify independent predictors of POD and 30-day mortality. Results: More patients were identified with cognitive deficits (χ 2 =11.73, p =0.001), depressive symptoms (χ 2 =8.15, p =0.004), and physical frailty (χ 2 =5.73, p =0.017) using SMARTIE. Cognitive deficits were an independent predictor of POD (OR: 8.4, p <0.01) and 30-day mortality (OR: 4.04, p =0.03). Conclusion: This study emphasized the value of screening for geriatric risk factors prior to TAVI by demonstrating that screening increased identification of at-risk patients. It also confirmed findings that cognitive deficits are predictive of POD and mortality following TAVI. Keywords: TAVI, cognition, depression, frailty

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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