Evaluation of Association of Impairment of Attention with Other Symptoms of Delirium
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To evaluate the association of impairment of attention with other symptoms of delirium. Methodology: Eighty-six patients with delirium as per the Diagnostic and Statistical Manual, 5 th Revision seen in the consultation-liaison psychiatry setup of a tertiary care hospital were cross-sectionally assessed on the short informant questionnaire on cognitive decline in the elderly (Retrospective), montreal cognitive assessment (MoCA), and delirium rating scale revised-98 (DRS-R98) version. Results: The mean age of the study participants was 46.6 (standard deviation [SD] – 16.4) years. All the patients had impairment in attention with the altered sleepwake cycle, acute onset of illness, with the fluctuating course and underlying physical disease. In terms of severity, the severity score was the highest for the item of sleep-wake cycle disturbances, followed by motor agitation. The mean noncognitive symptoms domain of the DRS-R98 domain were more than the mean score of the cognitive symptom domain of DRS-R98. The mean total score on MoCA was 11.9 (SD: 7.5). Higher attention impairment was associated with more severe noncognitive and cognitive symptoms and higher delirium severity as assessed by DRS-R98. Higher severity of attention deficit was also associated with higher impairment in other domains of cognition of MoCA. Cognitive symptoms, as evaluated by DRS-R98, had more significant correlations with various domains of MoCA except for language and abstraction. Conclusion: Attention deficits are the core symptom of delirium and have a significant impact on other cognitive and noncognitive symptoms of delirium.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».