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Enregistrement W4400644771 · doi:10.17116/hirurgia202407173

Association between previous appendectomy and cognitive impairment in adults: a case-control study

2024· article· en· W4400644771 sur OpenAlexaboutno aff
P Castillo Silva, J Caballero-Alvarado, Andrea Reyes-Vega, Carlos Zavaleta-Corvera

Notice bibliographique

RevuePirogov Russian Journal of Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAppendicitis Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive impairmentAssociation (psychology)CognitionControl (management)MedicineCase-control studyPsychologyPsychiatryInternal medicineComputer sciencePsychotherapistArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the relationship between appendectomy and cognitive impairment in adults aged 50-70 years. MATERIAL AND METHODS: A case-control study was carried out with 270 patients between May and July 2023. Ninety cases (with cognitive impairment) and 180 controls (without impairment), diagnosed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), were assessed. RESULTS: 31.11% of the total cases with cognitive impairment were submitted to an appendectomy, with an average of 25 years since surgery. Regarding other surgeries: 40% with impairment underwent cholecystectomy and 23.33% reported other operations. The analysis revealed significant differences in age, body mass index, hypertension, diabetes and smoking between the groups. However, there was no significant difference by gender. Logistic regression analysis highlighted that age and past appendectomy were strongly associated with cognitive impairment, with an Odds Ratio (OR) of 1.20 and 12.91, respectively. Associations were also found with cholecystectomy (OR 7.33), other surgeries (OR 13.39) and smoking (OR 6.91). CONCLUSION: Appendectomy might be a significant risk factor for cognitive impairment in adults aged 50-70 years.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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