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Enregistrement W4386191939 · doi:10.7759/cureus.44171

The Association of Preoperative Trail Making Tests With Postoperative Delirium

2023· article· en· W4386191939 sur OpenAlexaboutno aff
Mrityunjay Mundu, Ram Chandra Besra, Niranjan Mardi, Saurav K Singh, Puja Pallavi, Ajay Kumar Bakhla

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentHospital Anxiety and Depression ScaleDeliriumObservational studyTrail Making TestAnxietyDepression (economics)Internal medicineCognitive impairmentCognitionAnesthesiaPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims The aim of the present study was to investigate the preoperative Trail Making Test (TMT) and its association with postoperative delirium. Materials and methods This cross-sectional, observational study consisted of 51 patients admitted to the surgical ward for any planned operative procedure. Consenting patients provided their sociodemographic information, and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, and Trail Making Test (TMT) were applied. Results A total of 51 patients (66.7% male and 33.3% female) were categorized as the "normal" group (n=34), completing TMT in time, and the "slow" group (n=17). The mean age was 45.05 ± 13.69 for the normal group and 44.29 ± 10.95 for the slow group. The HADS score mean was 15.02 ± 9.52 and 11.64 ± 5.73, respectively, for these two groups (t = -1.577; degrees of freedom {df} = 47.11; p = 0.121). However, the "normal" group scored significantly higher MoCA scores in comparison to the slow group (26.35 ± 1.06 and 24.29 ± 1.10, respectively) (t = -6.410; df = 49; p = 0.000). Conclusions The study shows that the TMT can indicate effectively the cognitive decline in preoperative patients, which predicts postoperative delirium.

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)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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