Factors associated with cognitive impairment for people with mental health disorders: screening from general hospitals and an emergency care unit in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency services and mental health units in general hospitals play a central role in the initial care and treatment of individuals with mental disorders. Early diagnosis and treatment of mental disorders and substance abuse can reduce cognitive deficits in this population. This study aims to investigate the factors associated with cognitive impairment for people with mental health disorders and addictions. METHODS: This is a cross-sectional study performed in two general hospitals and an Emergency Care Unit (UPA) in cities in the metropolitan region of Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brazil. The interRAI Emergency Screener for Psychiatry (ESP) was used to describe the study population and to build an adjusted logistic model for the risk factors of cognitive impairment. RESULTS: A total of 324 persons participated in the study (mean age: 41.8 ± 14.27, 50,2% female). The profile of people admitted to the different locations varied in several aspects according to the interRAI scales. The UPA received patients with acute conditions and higher scores on the Aggressive Behavior Scale, Mania Scale, the Scale of Harm to Others, and the Scale of Positive Symptoms. Patients at the university hospital had the highest rates of social withdrawal and a higher proportion of individuals with no insight into their mental health problems. The factors with the highest odds ratio were a diagnosis of schizophrenia (O.R.: 3.07; C.I. 1.13; 8.32), followed by self-care inability (O.R.: 2.87, 1.43; 5.77) and the aggressive behavior scale (2.85, 1.10; 7.44). A history of discharges, the Mania Scale and sleeping problems were also significantly associated with cognitive impairment. People being admitted to the UPA had lower odds of having cognitive impairment (O.R.: 0.18; 0.07; 0.45). CONCLUSION: People diagnosed with schizophrenia were at very high risk of cognitive impairment. A prior history of discharges, inability to self-care, aggressive behavior, symptoms of mania and sleeping disturbances were also identified as risk factors. The interRAI EPS instrument showed to be useful to identify people with mental health disorders and substance abuse who were at risk of cognitive impairment. By early detecting these clients, professionals can refer them to adequate treatment, before symptoms increase.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».