The Relationship between Cognitive Impairment in Psychiatric Patients and Readmission Rate to an Inpatient Facility
Notice bibliographique
Résumé
The primary intention of this study was to further understand the impact of assessing cognitive impairment in psychiatric patients, as a mediating factor on readmission rates. Mild cognitive dysfunction impacts a patient’s functional outcomes [1,2]. Little information exists to guide best practices in the treatment of adults with cognitive impairment who are hospitalized for acute conditions [2]. A cognitive impairment may impact patient prognosis and ability to function outside of a setting focused on stabilization. Neuropsychological testing is a valuable tool in predicting a patient’s cognitive potential. However, creating a battery of tests that must be short enough to fit the needs of patients within an inpatient setting, allowing them to demonstrate their ability, while still providing enough information for accurate diagnosis and prognosis is a challenge. Overall, this study aimed to investigate the utilization of brief cognitive screeners in identifying patients that may be more vulnerable to relapse and readmission. Cognitive impairment was assessed utilizing the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Readmission rate is defined by total admissions per individual patient. The use of community resources, such as medication management, case management, housing programs, and their relationship with readmission rates was examined. Archival data was taken from an inpatient facility’s HIPAA-compliant electronic medical record (EMR) database. All personal identifying information was de-identified to ensure minimal risk of breaching confidentiality. Although all objectives demonstrated significant correlations among the variables, there were no significant predictive models. This study found a positive linear relationship between admission rate and a higher MoCA score. This may partially be explained by Age (M = 69.09, SD = 8.25) having a negative relationship with inpatient readmission rate and a positive relationship with community resources. Within the inpatient setting, patients with higher cognitive functioning may be more aware of their mental health symptoms and are more likely to seek help. This may lead to more frequent admissions as they are able to seek help to address their mental health concerns. The relationship between patient demographics, community resource usage, and readmission rate was also examined. Limitations of this study included the use of archival data, a small sample size, and a lack of diversity within the sample. Future directions for research include norming the MoCA for psychiatric populations and examining deficit patterns within the cognitive domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».