Abstract 275: Cardiac Arrest Etiology and Associated Cognitive Impairment in Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiac arrest is a significant public health problem, impacting over 500,000 people in the United States annually. The four major etiologies of arrest are cardiac, respiratory, traumatic, and other. The objective was to determine the impact of etiology on cognition in cardiac arrest survivors using the Montreal Cognitive Assessment (MOCA). Hypothesis: Cardiac arrest etiology impacts cognitive exam score, and patient demographics and characteristics modify that relationship. Methods: A retrospective cohort analysis was performed on all Pittsburgh Post Cardiac Arrest Service (PCAS) patients from 2012-18. Data were acquired through medical record review. T-tests, linear and logistic regression were used to assess the relationships between exam score and modifying factors. MOCA score was analyzed as a binomial variable using a pass/fail threshold of 26/30 points (86.7%) and above for normal cognition. For statistical significance, an alpha level of 0.05 was used. Results: In total, 192 patients completed the MOCA: 104 with cardiac etiology, 35 with respiratory, 4 with trauma, and 49 with other. Median age for all patients was 59.3 years, and 58% were male. Mean (SE) MOCA score for all patients was 72.8 (1.1) percent. When MOCA score was converted to a binomial indicator of normal cognition, respiratory, traumatic, and other etiologies were more likely to exhibit impairment than cardiac etiology arrest when age, sex, witnessed status, length of ICU stay and coma were controlled for (OR: 2.52, 3.43, 2.18 respectively). These findings were nullified when time from arrest to MOCA administration was included. Of the MOCA subcategories, delayed recall was the most severely impacted, with patients recalling an average of 1.67 of 5 words after 5 minutes. Additionally, respiratory arrests performed significantly worse than cardiac etiology arrests in attention (4.1 vs 4.9 points, p=0.004) and language domains (1.9 vs. 2.3, p=0.04). Conclusions: Respiratory, traumatic, and other etiologies were more likely to exhibit abnormal cognition on the MOCA than those with a cardiac etiology. The etiological findings were nullified when time to cognitive examination was controlled for. Timing appears to influence cognitive assessments more than etiology.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».