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Enregistrement W3160858047 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.7039

Screening for Cognitive Dysfunction Using the Rowland Universal Dementia Assessment Scale in Adults With Sickle Cell Disease

2021· article· en· W3160858047 sur OpenAlexaffabout
Stéphanie Forté, Florence Blais, Mathias Castonguay, Nafanta Fadiga, Mireille Fortier-St-Pierre, Maryline Couette, Richard Ward, Sébastien Béland, Mélanie Cohn, Denis Soulières, Kevin H.M. Kuo

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalQueen's UniversityKrembil FoundationCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicineNeurocognitiveDiseaseSocioeconomic statusCognitionAnxietyClinical Dementia RatingDepression (economics)GerontologyEthnic groupClinical psychologyPediatricsPsychiatryPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Adults with sickle cell disease (SCD) disproportionally experience early cognitive decline; however, guidance on the optimal screening strategy for cognitive dysfunction is lacking, and several available tools are biased by language, educational level, socioeconomic status, and race/ethnicity. The Rowland Universal Dementia Assessment Scale (RUDAS) was specifically designed for cognitive screening in multicultural populations. Objective: To ascertain the prevalence of suspected dementia in adults with SCD using the RUDAS, and to identify whether age, sex, educational level, several biological variables, and SCD complications were associated with RUDAS scores. Design, Setting, and Participants: This multicenter, bilingual, cross-sectional study was conducted in 2 SCD comprehensive care centers in Canada (Centre Hospitalier de l'Université Montréal in Montréal and University Health Network in Toronto). Participants were adults aged 18 years or older and were enrolled in the study between July 1, 2018, and July 30, 2019. All outpatients were eligible and offered study participation, unless they had an acute medical condition that required inpatient care or they were unable to follow study instructions. Interventions: The RUDAS was administered by trained personnel in either French or English, according to the patient's language preference. A questionnaire on social determinants of health was also administered, and participants underwent screening for anxiety and depression. Main Outcomes and Measures: Proportion of participants with RUDAS scores that were suggestive of dementia and the RUDAS score. Any score lower than 23 points was suggestive of dementia, a score between 23 and 27 points indicated a possible association with mild neurocognitive disorder, and a score higher than 27 points was normal. Results: A total of 252 adult patients with SCD were included (136 women [54.0%]; mean [range] age, 34.8 [18-75] years). Overall, 29 patients (11.5%) had RUDAS scores that were suggestive of dementia, and this proportion increased with age (15 [8.7%] in the 18-39 years age group, 10 [14.5%] in the 40-59 years age group, and 4 [36.4%] in the ≥60 years age group). The RUDAS scores were not associated with sex, language, SCD genotype, and SCD complications. The highest level of education was significantly associated with the RUDAS score; however, the association was small (η2 = 0.02; 95% CI, 0.00-0.07; P = .02). In a multivariable analysis, lower glomerular filtration rate (r = 0.40; 95% CI, 0.29-0.50; P < .001) and increasing age (r = -0.37; 95% CI, -0.47 to -0.26; P < .001), but not SCD genotype or disease severity, were associated with lower RUDAS scores. Conclusions and Relevance: This study found that using the RUDAS revealed a high prevalence of suspected dementia in adult patients with SCD that was associated with worsening kidney function and age. Cognition should be screened in all adult patients with SCD, regardless of age, disease severity, and SCD genotype; further validation of the RUDAS is ongoing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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