A Prospective Observational Cohort Study of Language Preference and Preoperative Cognitive Screening in Older Adults: Do Language Disparities Exist in Cognitive Screening and Does the Association Between Test Results and Postoperative Delirium Differ Based on Language Preference?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A greater percentage of surgical procedures are being performed each year on patients 65 years of age or older. Concurrently, a growing proportion of patients in English-speaking countries such as the United States, United Kingdom, Australia, and Canada have a language other than English (LOE) preference. We aimed to measure whether patients with LOE underwent cognitive screening at the same rates as their English-speaking counterparts when routine screening was instituted. We also aimed to measure the association between preoperative Mini-Cog and postoperative delirium (POD) in both English-speaking and LOE patients. METHODS: We conducted a single-center, observational cohort study in patients 65 years old or older, scheduled for surgery and evaluated in the preoperative clinic. Cognitive screening of older adults was recommended as an institutional program for all patients 65 and older presenting to the preoperative clinic. We measured program adherence for cognitive screening. We also assessed the association of preoperative impairment on Mini-Cog and POD in both English-speaking and LOE patients, and whether the association differed for the 2 groups. A Mini-Cog score ≤2 was considered impaired. Postoperatively, patients were assessed for POD using the Confusion Assessment Method (CAM) and by systematic chart review. RESULTS: Over a 3-year period (February 2019-January 2022), 2446 patients 65 years old or older were assessed in the preoperative clinic prior. Of those 1956 patients underwent cognitive screening. Eighty-nine percent of English-speaking patients underwent preoperative cognitive screening, compared to 58% of LOE patients. The odds of having a Mini-Cog assessment were 5.6 times higher (95% confidence interval [CI], 4.6-7.0) P < .001 for English-speaking patients compared to LOE patients. In English-speaking patients with a positive Mini-Cog screen, the odds of having postop delirium were 3.5 times higher (95% CI, 2.6-4.8) P < .001 when compared to negative Mini-Cog. In LOE patients, the odds of having postop delirium were 3.9 times higher (95% CI, 2.1-7.3) P < .001 for those with a positive Mini-Cog compared to a negative Mini-Cog. The difference between these 2 odds ratios was not significant ( P = .753). CONCLUSIONS: We observed a disparity in the rates LOE patients were cognitively screened before surgery, despite the Mini-Cog being associated with POD in both English-speaking and LOE patients. Efforts should be made to identify barriers to cognitive screening in limited English-proficient older adults.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».