Early prediction of long-term cognitive function, emotional distress, and health-related quality of life in cardiac arrest survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac arrest survivors are at risk of long-term disturbances in cognition, emotional distress, and health-related quality of life (QoL). Early prediction can guide tailored treatment. We evaluated whether early clinical measures predict long-term outcomes. METHODS: In a longitudinal multicenter cohort study, we prospectively included patients who regained consciousness after cardiac arrest. Potential predictors during hospitalization were scores on the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Barthel Index, and presence of delirium and transient coma >24 h. These were related to cognitive function (MoCA), emotional distress (HADS), and health-related QoL (EQ-5D-5L) at twelve months using multivariate mixed-effects models, with age and sex as covariates. Likelihood ratios were calculated for cognitive impairment (MoCA < 26). RESULTS: We included 100 patients; 20 % showed cognitive impairment at twelve months and 8 % and 10 % showed signs of anxiety and depression, respectively. Early MoCA showed a borderline significant positive relation with twelve-month MoCA (β = 0.21, p = 0.05). The likelihood ratio for early MoCA < 26 predicting cognitive impairment at twelve months was LR+ 1.29 (95 % CI: 0.40-4.20) and LR- 0.60 (95 % CI: 0.18-1.94). Early HADS was associated with twelve-month HADS (β = 0.47, 95 % CI: 0.33-0.60, p < 0.001), with age negatively associated (β = -0.10, 95 % CI: -0.18 to -0.02, p = 0.019). No other significant relations were found. CONCLUSION: MoCA and HADS scores during hospitalization relate to long-term cognitive and emotional outcomes after cardiac arrest. These measures may help identify patients who could benefit from cognitive rehabilitation or psychosocial support.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».