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Enregistrement W4408628169 · doi:10.1186/s40359-025-02516-3

Construction and evaluation of nomogram for risk prediction of cognitive impairment in chronic obstructive pulmonary disease comorbidity

2025· article· en· W4408628169 sur OpenAlexaboutno aff
J. Luo, Wen Yang, Yang Liu, HongLian Ji, Xinran Li, Jing Bai, Tiejun Liu, WeiBin Chen, Xiao Li, Guoxin Mo, Wenyuan Li, AiShuang Fu, YanLei Ge

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomogramComorbidityPulmonary diseaseCognitive impairmentDiseasePsychologyCognitionClinical psychologyMedicineIntensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) remains a serious public health problem globally, and the mortality rate for older COPD patients with cognitive impairment is almost three times that of older patients with cognitive impairment or COPD. The aim of this study was to construct a nomogram prediction model for the risk of comorbid cognitive impairment in COPD patients and to evaluate its clinical application. It helps to detect cognitive impairment in COPD patients at an early stage and give them effective interventions in time, so as to delay the progression of COPD patients and improve their prognosis. METHODS: In this study, patients with COPD hospitalized at the Affiliated Hospital of North China University of Science and Technology were evaluated for cognitive function using the Montreal Cognitive Assessment(MoCA) scale after stabilization of acute exacerbations. Participants were stratified into two groups: a case group (with cognitive impairment) and a control group (without cognitive impairment), based on predefined MoCA cutoff scores(< 26scores). Based on the basic characteristics of the patients and the laboratory indexes after stabilization of acute exacerbations, we conducted statistical analyses, screened out the risk factors and established the Nomogram Prediction Model by using the R software, and finally, we evaluated the clinical value of the model through the calculation of ROC curves for sensitivity, specificity and kappa value. Finally, the sensitivity, specificity and Kappa value were calculated by ROC curve to evaluate the clinical value of the model. RESULTS: After statistical analysis, C-reactive protein (CRP) and homocysteine (Hcy) were found to be the risk factors for combined cognitive impairment in COPD patients, and the Nomogram prediction model was constructed by combining CRP and Hcy and plotted the ROC curve, and it was found that its model finally screened the critical value of the total score of 62.55, and the area under the ROC curve of the model was 0.870, and the sensitivity was 84.7%, and the specificity was 80.4%, indicating that it has a high degree of consistency with the actual results, which indicated that the consistency between the prediction results and the actual results was better, and it had a higher clinical application value. CONCLUSIONS: CRP and Hcy are closely associated with comorbid cognitive impairment in COPD patients after stabilization of acute exacerbations, and increased levels of CRP and Hcy are associated with an increased risk of comorbid cognitive impairment in COPD patients. Combining both CRP and Hcy to create a nomogram model for predicting comorbid cognitive impairment in patients with COPD has good predictive ability.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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