The prevalence of cognitive impairment in laryngology treatment–seeking patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: The incidence of cognitive impairment (CI) in the elderly general population is 10% to 20%. The incidence of CI in the elderly laryngology treatment-seeking population is unknown, and CI may impact decision making for elective medical/surgical treatment and negatively impact the outcome of voice/swallowing therapy. We sought to determine the prevalence of CI in elderly patients who are seeking laryngology care and to evaluate the feasibility of administering a cognitive screening instrument. STUDY DESIGN: Prospective, Cross-sectional. METHODS: One hundred fifty patients (≥65 years old) without a previous diagnosis of CI, seeking laryngology evaluation, were administered the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test by a trained physician. Other members of the clinical team were blinded to the MoCA results. RESULTS: Twenty-five percent of participants obtained a score diagnostic for at least mild CI. The results showed a correlation between the MoCA scores and 1) the time needed to complete the test, 2) participant age, and 3) participant education level. No differences were observed between gender, alcohol consumption, or use of medications that can affect cognition and MoCA score. CONCLUSION: One in four elderly laryngology treatment-seeking patients were found to have undiagnosed CI. This finding warrants consideration for CI screening for these patients being evaluated for voice therapy and elective surgery. Treatment decision making in this population may benefit from additional family involvement. LEVEL OF EVIDENCE: 2c Laryngoscope, 130: 2003-2007, 2020.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».