FEASIBILITY OF RECRUITING PEOPLE WITH MILD COGNITIVE IMPAIRMENT IN THE CONTEXT OF HEART FAILURE
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,070 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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.
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 ».