A pragmatic tool to screen for pre‐transplant cognitive impairment among potential candidates for liver transplant
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cognitive impairment (CI) among liver transplant (LT) candidates is associated with increased risk of waitlist mortality and inferior outcomes. While formal neurocognitive evaluation is the gold standard for CI diagnosis, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is often used for first-line cognitive screening. However, MoCA requires specialized training and may be too lengthy for a busy evaluation appointment. An alternate approach may be the Quick Dementia Rating System (QDRS), which is patient- and informant-based and can be administered quickly. We compared potential LT candidates identified by MoCA and QDRS as potentially benefiting from further formal cognitive evaluation. METHODS: We identified 46 potential LT candidates enrolled at a single center of a prospective, observational cohort study who were administered MoCA and QDRS during transplant evaluation (12/2021-12/2022). Scores were dichotomized as (1) normal versus abnormal and (2) normal/mild impairment versus more-than-mild impairment. We calculated sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of QDRS compared to MoCA. RESULTS: By MoCA, this population had a prevalence of 48% normal cognition, 48% mild, 4% moderate, and 0% severe impairment. This was categorized as 96% normal/mild and 4% more-than-mild impairment. When comparing to MoCA cognitive screening, QDRS had a sensitivity of 61%, specificity of 56%, NPV of 56%, and PPV of 61%. When identifying more-than-mild impairment, QDRS had a sensitivity of 100%, specificity of 73%, NPV of 100%, and PPV of 10%. CONCLUSION: The high sensitivity and NPV of QDRS in identifying more-than-mild impairment suggests it could identify potential LT candidates who would benefit from further formal cognitive evaluation. The ability to administer QDRS quickly and remotely makes it a pragmatic option for pre-transplant screening.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».