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Enregistrement W4360600278

A Clinical Trial of a Novel Electroencephalography Device as a Predictor of Postoperative Delirium.

2023· article· en· W4360600278 sur OpenAlexaboutno aff
L Harold Barnwell

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumNeurocognitivePerioperativeMedicineCognitionElectroencephalographyPostoperative cognitive dysfunctionEmergence deliriumAnesthesiaIntensive care medicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative delirium is a public health and research priority. The International Perioperative Neurotoxicity Working Group recommends baseline cognitive function be assessed for older patients prior to surgery and anesthesia. Perioperative cognitive screening tools trialed in anesthesia are not routinely incorporated into clinical practice related to validity, reliability, or practicality concerns. The ideal perioperative cognitive screening tool would be rapid; easily administrable; valid; reliable; automatically scored; void of language, cultural, and education bias; and cost-efficient. No such tool currently exists. We explored baseline and postoperative neurocognitive characteristics that may help to establish predictive and trend metrics for perioperative neurocognitive assessment in older surgical patients using a novel, Food and Drug Administration-cleared point-of-care electroencephalography device (WAViMed™, Boulder, CO). To our knowledge, our study is the first to assess the device as a perioperative neurocognitive assessment tool. Although an association between P300 auditory-evoked potentials and Montreal Cognitive Assessment scores was not identified, further investigation is warranted given the magnitude of impact that such a device might have on patient outcomes and healthcare costs.

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)0,003
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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