104 COMPARING THE OTTAWA 3DY AND 6CIT IN DETECTING COGNITIVE IMPAIRMENT IN OLDER PATIENTS SEEN BY AN EMERGENCY DEPARTMENT THERAPY TEAM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recognising cognitive impairment in the Emergency Department (ED) is important in order to optimise outcomes for patients and to carry out a holistic assessment. Currently the team screen routinely for delirium using the 4AT. Since 2016 the 03DY was used to screen for mild cognitive impairment however it was not being completed frequently in practice. In a busy ED setting where time and resources are limited, one brief tool is preferable. The purpose of this investigation is to determine the most accurate cognitive screening tool to identify cognitive impairment in older adults in ED. Methods A literature review was completed comparing recent articles which examined the O3DY and 6CIT. The search criteria for journal articles were: ● Published within the last 10 years. ● Published in English. ● Full text only. ● Database: CINAHL. Results Our investigation identified that the O3DY offered the greatest sensitivity to rule out cognitive impairment. The O3DY is quick to administer, requires no additional equipment or training, and can be completed at the patient’s bedside (BGS, 2020) which is particularly important within the ED. The 6CIT was shown to have poorer sensitivity for MCI diagnosis (Abdel-Aziz and Larner, 2014) and has a mathematical component which studies noted may not be appropriate for use in a busy clinical setting. Conclusion From this literature review, the O3DY has been identified as the most appropriate cognitive screening tool for our team to detect MCI in the ED. It is important to note that many of the articles reviewed highlighted that a single cognitive screen should not be used in isolation for the identification of cognitive impairment. It is unlikely that completing more than one cognitive screen is achievable in the ED however by implementing the most sensitive screening tool we can identify potential MCI and refer onwards.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».