Rates of 1-year cognitive impairment in older adults who developed delirium due to a systemic infection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Delirium affects a significant proportion of hospitalized older patients with acute infections. There is growing evidence that delirium accelerates the cognitive decline at long term. Objectives We aimed to determine if delirium during hospitalization was independently associated with cognitive deterioration at one-year. Methods From a total of 22 patients (12 C, 4 Dem, 2 D, and 4 DD) delirium (D and DD groups) was associated with a worse score in MOCA of 3-points (p<.02) and 2.5-points (p<.03), respectively, at one year, follow up. Dementia patients without delirium had a decrease of 2-point (p=.04) while cognitively healthy patients had a decrease in 1.08 points (p=.05) (Graph1). MOCA and NPI scores during hospitalization correlated significantly with cognitive decline in the four groups (r=.658, p<.01 and r=.439, p=.02, respectively.) Results From a total of 22 patients (12 C, 4 Dem, 2 D and 4 DD) delirium (D and DD groups) was associated with a worse score in MOCA of 3-points (p<.02) and 2.5-points (p<.03), respectively, at one year follow up. Dementia patients without delirium had a of 2-point (p=.04) while cognitively healthy patients had a decrease in 1.08 points (p=.05) (Graph1). MOCA and NPI scores during hospitalization correlated significantly with cognitive decline in the four groups (r=.658, p<.01 and r=.439, p=.02, respectively.) Conclusions Individuals developing delirium while recovering from infection have higher rates of cognitive decline after one year, but the cognitive decline is also present to a lower extent for individuals with infections that did not develop delirium. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».