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Enregistrement W4405967834 · doi:10.1093/geroni/igae098.3658

FEASIBILITY OF RECRUITING PEOPLE WITH MILD COGNITIVE IMPAIRMENT IN THE CONTEXT OF HEART FAILURE

2024· article· en· W4405967834 sur OpenAlexaboutno aff
Miyeon Jung, Susan J. Pressler, Dustin B. Hammers, Liana G. Apostolova

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Cognitive impairmentHeart failureCognitionMedicinePsychologyInternal medicinePsychiatryHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recruiting people with mild cognitive impairment (MCI) with another chronic condition such as heart failure (HF) can be arduous. Our investigative group will discuss the challenges encountered while recruiting older adults with both MCI and HF using data from a pilot study testing the efficacy of cognitive interventions to improve cognitive function and the strategies to overcome them. Initially, eligibility criteria included age ≥65 years, HF confirmed by echocardiography, and MCI defined using a 2-step process: (1) Montreal Cognitive Assessment (MoCA) ≤23; and (2) diagnostic consensus of MCI based on the presence of cognitive impairment in the absence of functional decline. Enrollment began on 4/3/2023 by screening Cardiology and Neurology clinics patients. Only 12 participants were enrolled over the next 7 months (rate=1.5 participants/month) due to high screen failure rates (59%) owing to MoCA performances above the eligibility threshold and low recruitment rate (5%). To meet recruitment goals (8 participants/month), eligibility criteria were modified by lowering the age cutoff from 65 to 55 years and removing the MoCA screen and the MCI requirements, while adding the requirement of subjective cognitive concern allowing both those with normal cognition and MCI but not dementia. Phone recruitment was added by screening electronic health records of people who diagnosed with HF. 7 months after implementing the modifications, additional 58 participants were consented exceeding our recruitment goals (69% of those consented=MCI, 26%=normal cognition, 5%=dementia/excluded from the study). In conclusion, feasibility of our original strategies recruiting older adults with both MCI and HF was not supported.

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)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,294 · 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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