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Enregistrement W3155011227 · doi:10.1017/s0714980820000355

Cognitive Impairment and Length of Stay in Acute Care Hospitals: A Scoping Review of the Literature

2021· review· en· W3155011227 sur OpenAlexafffund
Jonathan Plante, Karine Latulippe, Edeltraut Kröger, Dominique Giroux, M. Marcotte, Sacha Nadeau, Elizabeth Doyle, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésCognitive impairmentMedicineAssociation (psychology)Narrative reviewCognitionAcute careGerontologyHospital dischargeHealth careMEDLINEClinical psychologyPsychologyPsychiatryIntensive care medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older persons experiencing a longer length of stay (LOS) or delayed discharge (DD) may see a decline in their health and well-being, generating significant costs. This review aimed to identify evidence on the impact of cognitive impairment (CI) on acute care hospital LOS/DD. A scoping review of studies examining the association between CI and LOS/DD was performed. We searched six databases; two reviewers independently screened references until November 2019. A narrative synthesis was used to answer the research question; 58 studies were included of which 33 found a positive association between CI and LOS or DD, 8 studies had mixed results, 3 found an inverse relationship, and 14 showed an indirect link between CI-related syndromes and LOS/DD. Thus, cognitive impairment seemed to be frequently associated with increased LOS/DD. Future research should consider CI together with other risks for LOS/DD and also focus on explaining the association between the two.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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