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Enregistrement W4399687986 · doi:10.2337/db24-1367-p

1367-P: Cognitive Assessment in Type 2 Diabetes—A Pilot Study in an Outpatient Clinic

2024· article· en· W4399687986 sur OpenAlexaboutno aff
Jane E Ludington, Roger Chen, Danijela Gnjidic

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineType 2 diabetesOutpatient clinicMontreal Cognitive AssessmentCohortPopulationCognitionDiabetes mellitusPediatricsFamily medicinePhysical therapyCognitive impairmentInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Type 2 diabetes (T2D) is associated with an increased risk of cognitive decline which may impact diabetes self-care and outcomes. Assessment of cognitive function is not routine practice. The primary objective was to assess cognitive function in outpatients >55 years with T2D. Method: People with T2D (> 55 years) attending a tertiary hospital diabetes outpatient clinic with no known cognitive impairment and sufficient English language skills were recruited. The Montreal Cognitive Assessment and Problem Areas in Diabetes questionnaires were completed with a trained investigator. Routine demographic and clinical data were obtained from healthcare records. Analysis was descriptive and results expressed as mean ± standard deviation. Institutional ethics approval was obtained. Results: Forty patients were enrolled, age 71.3 ± 8.7 years, 75% male, diabetes duration was 15.4 ±8.7 years and current HbA1c 7.7% ± 1.2%. The number of medications prescribed was 8.2 ± 3.7. The PAID score was 14.2 ± 13.3. In 27/40 (67.5%) patients the MOCA score was <26/30 (23.6 ± 2.8) indicating cognitive impairment. The number of medications prescribed to this group was 8.4 ± 3.7. High risk medicines were prescribed to 23/27 (85%) of this cohort of patients. Conclusion: Cognitive screening highlighted the prevalence of impairment in this outpatient clinic population (67.5%). Inclusion of routine cognitive screening can identify people who may benefit from additional diabetes management support and appropriate modifications to treatment regimens. This data will inform plans to implement routine screening in accordance with professional guidelines and screening principles. Disclosure J. Ludington: None. R. Chen: Speaker's Bureau; Abbott Diagnostics, AstraZeneca, Boehringer-Ingelheim. Advisory Panel; Eli Lilly and Company. Speaker's Bureau; Eli Lilly and Company. Advisory Panel; Novo Nordisk. Speaker's Bureau; Novo Nordisk. D. Gnjidic: None.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2024
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