The utility of the Ascertain Dementia Eight-item Questionnaire (AD8) and Mini-Cog in detecting cognitive impairment in older surgical patients – The Detect CI study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain health is often overlooked before surgery, missing an opportunity to identify at-risk patients. This study aimed to (1) examine the diagnostic performance of two ultra-rapid cognitive screening tools, the Ascertain Dementia Eight-item Questionnaire (AD8) and Mini-Cog, against a tool validated in surgical populations, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA); and (2) compare preoperative patient-centered assessments and postoperative outcomes between those with and without cognitive impairment (CI). METHODS: CI was classified by scoring ≥2 on the AD8, ≤2 on the Mini-Cog, and/or ≤25 on the MoCA in non-cardiac patients ≥65 years old. RESULTS: Of 394 participants, 35 % had preoperative CI on the MoCA, 15 % on the AD8, and 12 % on the Mini-Cog. Both the AD8 and Mini-Cog demonstrated moderate area under the curve, with superior specificity over sensitivity. In contrast to the Mini-Cog, participants with CI on the MoCA and AD8 reported poorer preoperative patient-centered assessments than those without. Specifically, the AD8 was associated with poorer functional disability, frailty, anxiety and/or depression, pain level, sleep quality, and quality of life. Contrary to the MoCA and Mini-Cog, CI on the AD8 was associated with higher all-cause complications (15.1 % vs. 3.7 %, P = 0.003), emergency department visits (11.3 % vs. 2.5 %, P = 0.007), and composite adverse outcomes (15.1 % vs. 4.6 %, P = 0.008) at 90 days. CONCLUSIONS: Although the AD8 and Mini-Cog demonstrated comparable diagnostic accuracy for CI, the AD8 provided additional insights into preoperative patient-centered assessments and 90-day adverse outcomes. Our study emphasizes the importance of preoperative screening for CI, highlighting the AD8 as a valuable tool.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».