Mortality outcomes in alcohol related cognitive impairment in an acute hospital setting.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Alcohol related cognitive impairment (ARCI) impacts an individual's ability to engage in treatment thus may result in poorer outcomes. We aimed to describe outcomes in a legacy cohort of patients with ARCI, identified in an acute hospital setting. METHOD: We conducted a retrospective review of a cohort of patients who underwent screening for ARCI between 1 April 2017 and 31 March 2018. Those identified with alternative causes of cognitive impairment were excluded. The Montreal Cognitive Assessment Tool (MoCA©) was utilized to determine presence, and severity, of cognitive impairment. These patients were referred to a multi-disciplinary meeting (MDT) and an out-patient clinic. Mortality was recorded at 3 years. Cox-regression analysis was undertaken and, Kaplan Meier (KM) plots were prepared to visualize the data. RESULTS: A total of 210 patients met criteria for ARCI screening. Multi-variate analysis found an association between ARCI and mortality at 3 years, Hazard Ratio (HR) 1.732 (p = .019). Co-existent Chronic Liver disease (CLD) increased this association, HR 1.722 (p = .020) but CLD in isolation did not increase mortality risk, HR 1.223 (p = .401). Severe ARCI had the strongest mortality association (p = <.001). Subsequent engagement with the ARCI care pathway improved outcomes, HR .324; (p = .008). CONCLUSION: ARCI, identified by a simple, bed-side test is significantly associated with early mortality. This relationship is more marked in the presence of liver disease. The more severe the ARCI, the stronger relationship with death by 3 years. The cohort mean age was 52, a decade younger than the expected age at diagnosis of cognitive impairment in the general population.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».