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Enregistrement W3205222867 · doi:10.1186/s12888-021-03508-4

The screen for cognitive impairment in psychiatry (SCIP) as a routinely applied screening tool: pathology of acute psychiatric inpatients and cluster analysis

2021· article· en· W3205222867 sur OpenAlexaff
Petra Schmid, Agata Czekaj, Jürgen Frick, Tilman Steinert, Scot E. Purdon, Carmen Uhlmann

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversität Ulm
Mots-clésPsychiatryCognitive impairmentMedicinePsychologyCluster (spacecraft)CognitionClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive dysfunction has been reported in acute psychiatric patients for a long time. The detection of cognitive deficits is crucial both for clinical treatment and for predicting the psychosocial functional level in the further course of the disease. The SCIP is a well-evaluated screening instrument for the examination of cognitive performance in psychiatric patients. We recently integrated the SCIP into our routine admission and discharge assessments on two inpatient wards, and we examined the cognitive profiles of patients with psychotic and affective disorders over the course of their admission. METHODS: Shortly after admission, and prior to discharge, patients were routinely referred for examination with the SCIP. A total of 529 assessments were completed on admission, and 227 returned for SCIP at the time of discharge. After standardization of the test results against a normative sample, we examined the normalized test values in terms of percentages of pathological cognitive performance based on the total SCIP score, and each of the SCIP subscale scores. We conducted cluster analysis to identify cognitive subgroups within the clinical sample. RESULTS: More than 70% of the SCIP results on admission were pathological. At discharge, improvements were observed, especially on tests with attention and speed components. Cluster analysis identified two groups. The cluster with chronic patients showed poorer results at admission, but greater improvement and reached the level of the others at discharge. CONCLUSIONS: The SCIP appears to have value in routine diagnostic assessments, and in the quantification of improvements in cognitive performance during an inpatient stay. The greatest benefit was observed in chronically ill patients with many previous stays. TRIAL REGISTRATION: DRKS00019825 (retrospectively registered on 03.12.2019).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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