Assessing Cognitive Outcomes in Coma Survivors: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Although cognitive impairments in coma survivors are common, methods of measuring long-term cognitive outcomes in this population are inconsistent, precluding the development of a strong evidence-base to support clinical decision making. In this literature review, we identify and characterize the measures used to track cognitive recovery in coma survivors to data. (2) Methods: We extracted the instrument used for cognitive assessment, the cognitive domains assessed, methods administration and scoring, and timing of assessment from 134 of 996 screened records. (3) Results: A total of 133 unique cognitive tests and cognitive testing batteries were identified, with 97 cognitive instruments used in less than three articles. The instruments assessed 20 different cognitive domains, with 73 articles also using tests that assess general "cognitive ability". Cognitive instruments ranged from subjective assessments to comprehensive cognitive batteries. There were inconsistent points of reference for the timing of assessment across studies, with few studies repeating assessments at more than one time point, and arbitrary time intervals between tests. (4) Conclusions: Overall, this review illustrates the enormous disparity between studies that track cognitive outcome in coma survivors, and the need for a systematic, patient-accessible method of assessing cognitive functioning in future studies with this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».