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Enregistrement W4389981755 · doi:10.1111/ctr.15229

Prevalence of cognitive impairment in liver transplant recipients

2023· article· en· W4389981755 sur OpenAlexaboutno aff
Kacey Berry, Jessica M. Ruck, Fawzy Barry, Amy M. Shui, Aly Cortella, Dorothea Kent, Srilakshmi Seetharaman, Randi Wong, Lawren VandeVrede, Jennifer C. Lai

Notice bibliographique

RevueClinical Transplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on Aging
Mots-clésCognitive impairmentMedicineLiver transplantationCognitionInternal medicinePsychiatryTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver transplant (LT) recipients have a high burden of cognitive impairment risk factors identified in other populations, yet little work has explored cognition in the United States LT population. We characterized prevalence of cognitive impairment (CI) in LT recipients pre-LT and ≥3 months post-LT. Adult LT recipients with cirrhosis but without active pre-LT hepatic encephalopathy (HE) were screened for CI using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for CI (MoCA <24) both pre-LT and ≥3 months post-LT. The association between cognitive performance and recipient characteristics was assessed using logistic regression. Of 107 LT recipients, 36% had pre-LT CI and 27% had post-LT CI [median (Q1-Q3) MoCA 26 (23-28)]. Each 1-point increase in pre-LT MoCA was associated with 26% lower odds of post-LT cognitive impairment (aOR .74, 95% CI .63-.87, p < .001), after adjusting for recipient age, history of HE, and time since LT. In this study of cirrhosis recipients without active pre-LT HE, cognitive impairment was prevalent before LT and remained prevalent ≥3 months after LT (27%), long after effects of portal hypertension on cognition would be expected to have resolved. Our data expose an urgent need for more comprehensive neurologic examination of LT recipients to better identify, characterize, and address predictors of post-LT cognitive impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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