50 Cognitive Assessment of Patients As Mandatory Part of MDT in A Community Rehabilitation Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Undiagnosed underlying cognitive issues have an impact on progression with rehabilitation. Early diagnosis of these is beneficial to the patient as it can offer them early treatment and advance planning for their future care. Methods Patients transferred to our rehabilitation wards from other specialities often do not have a routine cognitive assessment done. This has a negative impact on their rehabilitation goals and discharge planning. We hence routinely assessed cognition for all the patients transferred to our rehabilitation unit across two sites for 3 months. In the weekly MDT, we discussed in detail the cognition of each patient, taking into account not only the doctor’s view, but also nursing and therapists. Once a concern was raised, we investigated them fully with blood tests, imaging and MOCA or ACE-R. Results 56 patients were diagnosed as having cognitive issues. Average age was 81.67 years. Of them 32.14%were from surgical specialities and the rest from other sub-specialities of medicine. In the MDT cognitive concerns were raised 73.2% by therapists, 66.1%by nurses and 60.7% by doctors. Of the concerns raised, 87.4% of patients were diagnosed with some form of underlying dementia or cognitive impairment. 55.4% were started on treatment. Remaining was either palliative deemed unsuitable for treatment or needed more detailed input from community psychiatry team on discharge. 75% were for follow up with the mental health team on discharge, 7.14% by the Parkinson’s specialist and the rest by the own GP. All diagnosis was notified to the patient, next-of-kin and the GP Conclusions Routine multidisciplinary approach to cognitive assessment helps us in new and prompt diagnosis of dementia, offer appropriate treatment and plan ahead for the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».