Postoperative cognitive dysfunction in older surgical patients associated with increased healthcare utilization: a prospective study from an upper-middle-income country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perioperative neurocognitive disorder includes postoperative cognitive dysfunction (POCD) and postoperative delirium (POD). Concerning inconclusive consequences of POCD compared with POD, we explored the association between either POCD or POD and functional decline as well as healthcare utilization. METHODS: Patients aged at least 60 years who underwent a major operation were enrolled. POCD was defined as a decrease in the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score (≥ 2) 1 week after surgery. Postoperative delirium (POD) was defined according to the criteria of the fifth edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). The primary outcome was instrumental activities of daily living (IADLs) 3 months after discharge. Secondary outcomes were the length of stay (LOS), hospital cost, and factors that affected functional decline 3 months after surgery. The multivariate model, including potential confounding factors, namely age, gender, surgery type, and postoperative complications, was used to analyze possible factors that influenced a reduction in function, and the results were expressed by using adjusted relative risk (RR) and 95%CI. RESULTS: Two hundred eighty-nine patients with a mean age of 72 years were enrolled. The incidence of POCD at 1 week was 28.5%. At their 3-month follow-ups, the patients with POCD were not associated with IADL decline. Nevertheless, patients with POCD were more likely to need a prolonged LOS (11 days [1, 46] vs. 8 days [2, 42]; P = 0.01), and incur higher hospital costs (8973.43 USD [3481.69, 11 763.74] vs. 5913.62 USD [332.43, 19 567.33]; P < 0.001). Additionally, the patients experiencing POD demonstrated increased risks of reducing their IADLs (adjusted RR 2.33; 95% CI, 1.15-4.71; P = 0.02). CONCLUSIONS: POCD at 1 week leaded to increase healthcare utilization in a middle-income country. POD during hospitalization was associated with a decline in function after surgery and increased health care utilization. TRIAL REGISTRATION: Thai Clinical Trials Registry TCTR20190115001 .
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».