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Enregistrement W4391234899 · doi:10.1136/bmjopen-2023-078996

Clinical characteristics and healthcare utilisation associated with undiagnosed cognitive impairment in elderly patients with diabetes in a primary care setting: a population-based cohort study

2024· article· en· W4391234899 sur OpenAlexaboutno aff
Eugene Merzon, Miriam Shpigelman, Shlomo Vinker, Avivit Golan‐Cohen, Ilan Green, Ariel Israel, Tali Cukierman‐Yaffe, Roy Eldor

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentType 2 diabetesPopulationCohortDiabetes mellitusInternal medicineCohort studyOutpatient clinicGerontologyDementiaDiseaseEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of this study is to report the prevalence, clinical characteristics and healthcare utilisation of patients with type 2 diabetes (T2DM) and previously undiagnosed cognitive impairment who were identified as having a low Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. DESIGN: A population-based cohort study comparing clinical characteristics, medications, outpatient and inpatient care of patients with a MoCA score <19 to MoCA >26 using descriptive statistics, linear regression and multivariate logistic regression. SETTING: Electronic medical records of a large health maintenance organisation in Israel. PARTICIPANTS: 350 patients, age >65 with T2DM who participated in a cognitive function screening initiative using MoCA, and had a follow-up visit during the 12 months after screening. RESULTS: 130 (37.1%) had a MoCA score >26 and 68 (19.4%) <19. Patients with MoCA<19 had more diabetes-related complications, poorer glycaemic and lipid control, fewer visits to their main primary care physician (PCP; 3.9±3.2 vs 7.3±4.2 visits/year p=0.008), shorter duration of PCP visits (8.3±4.5 vs 4.0±3.5 min, p=0.007), fewer nutritionist and endocrinologist visits, and lower participation in diabetes or smoking cessation workshops. They were less likely to be treated with glucagon-like peptide-1 (GLP-1) agonists, dipeptidyl peptidase-4 inhibitor (DPP-4), or sodium-glucose transport protein 2 (SGLT-2) inhibitors and more likely to receive insulin or sulfonylurea. Moreover, they had more emergency room visits (ER; 15 (11.5%) vs 16 (23.5%), p=0.019), hospitalisations (8 (6.2%) vs 22 (32.4%), p=0.001), and longer hospital stays (4.3±3.2 vs 14.5±9.8, p=0.001). Using statistical models, MoCA<19 was identified as a risk factor for fewer and shorter PCP visits and more ER visits and hospitalisations. CONCLUSIONS: This study highlights the high prevalence of undiagnosed severe cognitive impairment in elderly patients with T2DM and its association with poor outpatient care. Appropriate interventions are needed to improve outcomes and prevent hospitalisation in this high-risk population.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,365 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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