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Enregistrement W2967333341 · doi:10.1136/gutjnl-2018-bsgabstracts.228

PWE-086 Improving identification and management of alcohol-related brain injury (ARBI) in acute care settings

2018· article· en· W2967333341 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Richardson, Andrew Thompson, Cecil Kullu, Fiona Ogdan-Forde, David J. Byrne, Kev Patterson, Lynn Owens

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Alcohol Related Brain Injury (ARBI) is a hidden harm in drinkers. The most commonly used clinical definition is given in DSM IV, however this has been shown to be vague and subjective with poor utility in acute care settings. Estimates of prevalence have been reported at 0.03% per 3 00 000 however, as no routine, standardised algorithm for assessment of ARBI exists; this is most likely an underestimate. A systematic review of brain injury confirmed neurodegenerative changes in heavy drinkers, but importantly also highlighted the potential for reversibility of these changes with sustained abstinence. Therefore, recognition of ARBI at the earliest opportunity has the potential to facilitate the implementation of comprehensive care pathways that optimise medical and psychosocial care, and prevent the cycle of readmissions for increasingly complex physical and psychological harms. <h3>Methods</h3> In April 2017 we implemented an innovative clinical pathway. Patients meeting risk criteria based on number of previous admissions or carers concerns had an automatic referral to a specialist nurse for assessment utilising the Montreal Cognitive Assessment tool (MoCA©). A score of &lt;23 was considered positive for potential ARBI. This triggered initiation of our ARBI care pathway and a referral to a psychiatrist for confirmation of diagnosis. We performed a 3 month follow-up descriptive evaluation. <h3>Results</h3> Over an period of 8 months (April to Nov 2017) 163 patients met criteria for screening; 118 males and 45 females, mean age=52 years (SD=11); range 26–80 years. 60 scored ≤23 (36.8%) of which 35 (58.3%) had a confirmed diagnosis of ARBI from a psychiatrist. At 3 months 22 patients had received follow-up. Compared with baseline MoCA scores were significantly higher (improved); mean difference=3.7 (95%CI: 1.2 to 6.3; p=0.07), mean hospital attendance was reduced from 3.2 to 1.9, and mean admissions were reduced from 1.8 to 1.1. Results from family reported outcome measures (FROMS) has highlighted several outcomes that our patient families found most valuable; a) receiving an assessment to confirm or reject the presence of ARBI, b) helping them understand their loved ones condition c) helping them plan for the future. <h3>Conclusions</h3> We have demonstrated potential benefits of this point-of-care screening which can facilitate the initiation of referral and treatment pathways which can improve patient outcomes. Our Results are descriptive, but may contribute to the design of clinical trials that are needed to determine utility, acceptability and validity of our Methods and the MoCA as a screening instrument in this setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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