Abstract TP380: Improving Outcomes for Stroke Patients at Risk for Cognitive and Mood Impairments
Notice bibliographique
Résumé
Background: Improved survival rates of stroke patients have resulted in a rise in disability within this population. Research demonstrates that stroke patients are at high risk for cognitive decline and depression. Neuropsychological intervention can improve outcomes for this population. At an academic medical center in the Midwest, the process in which stroke patients are screened for these impairments and subsequently referred to a neuropsychologist is ineffective. Purpose: The purpose of this quality improvement project was to critically appraise the process in which stroke patients are screened for cognitive decline and depression and to improve the process using a multi-disciplinary approach of nursing, medicine, rehabilitation and neuropsychology. Methods: A total of 231 patient charts were reviewed in this quality improvement project. The Plan-Do-Study-Act model was utilized. Process changes included: provider education on order placement of neuropsychology referrals, occupational therapist education on correct progress note use, and improvement of visibility of the stroke patient list to screening staff. Pre- and post-intervention data were examined to assess for changes in screening compliance and consultations. Results: Baseline data collected December 2016 showed 64% compliance with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) screening, 50% compliance with Patient Health Questionnaire (PHQ-2) screening, and 50% compliance with neuropsychology referral. After new processes were implemented, April 2016 data showed 100% MoCA compliance, 95% PHQ-2 compliance, and 100% neuropsychology referral compliance. Although these numbers look promising, we will continue to gather and analyze data to ensure this positive compliance trend continues. Conclusion: Multidisciplinary education and increased visibility of stroke patients requiring a screening may increase compliance of cognitive decline and depression screening as well as subsequent referral to neuropsychology. The increase in screening compliance will ultimately lead to appropriate referrals and further resources for the stroke population.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».