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Enregistrement W4312086343 · doi:10.1002/alz.068010

Utility of online cognitive test in cognitive neurology unit

2022· article· en· W4312086343 sur OpenAlexaboutno aff
Charlotte B Curnin, Takuji Hayashi, Mauice A Smith, Daniel Z. Press

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumCognitionMedicineMontreal Cognitive AssessmentNeuropsychologyNeurologyCognitive Assessment SystemDementiaCognitive testMedical recordDemographicsCognitive impairmentPediatricsPsychiatryInternal medicineDiseaseDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Delirium is one of the most common complications in hospitalized elders and corresponds with a higher risk of cognitive decline and death. Numerous test batteries exist to assist clinicians in detecting delirium, but it continues to be undiagnosed in up to 88% of patients, particularly those with AD where “confusion” is mistakenly attributed to impaired baseline (1). This pilot study investigated the utility of a digital cognitive assessment (D‐Cog), in the form of an iPad game, which would allow for rapid and routine baseline testing in patients with AD so that delirium‐induced changes can be easily detected. Method While collecting traditional vital signs, medical assistants in the Beth Israel Deaconess Center (BIDMC) Cognitive Neurology Unit (CNU) prompted 67 willing patients to complete the D‐Cog assessment, an adaptive visuospatial span task, on an iPad. We then retrospectively reviewed the medical records of each patient to collect diagnosis, demographics, and pen‐and‐paper neuropsychological scores (e.g., MoCA or MMSE). Of the 67 patients (mean age 67, 29 female), 22 were clinically diagnosed with mild cognitive impairment (MCI) or varying severities of AD. Result The assessment was successfully completed by 52 participants. 15 participants, including 5 participants with moderate AD, experienced great difficulty during the task and were subsequently excluded. The 17 included participants with AD (mean age 75, 6 female) averaged a D‐Cog score of 4.1 and a MMSE score of 23.1. In comparison, a control group with no cognitive concerns (n = 16, mean age 60, 9 female) garnered a 6.7 average D‐Cog score and 29.3 MMSE score. The difference in D‐Cog scores was significantly different at p = 0.001. Conclusion The D‐Cog assessment is feasible in clinical practice for patients with a wide range of cognitive impairments. These scores can act as an attentional baseline to compare against later testing in the event of suspected delirium. While the D‐Cog is derived from traditional pen‐and‐paper testing, its digital framework offers new opportunities for adaptive and remote testing. Reference Fong TG, Davis D, Grodon ME, Albuquerque A, Inouye SK. The interface between delirium and dementia in elderly adults. Lancet Neruol. 2015; 14(8): 823–32

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)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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