The influencing factors of cognitive dysfunction in patients after cardiac surgery and the construction of a nomogram prediction model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early detection of cognitive dysfunction (POCD) in patients undergoing cardiac surgery may help improve the prognosis and quality of life. Identifying risk factors and clinically relevant factors is critical for prevention and treatment. METHODS: This study retrospectively selected 305 patients admitted to the cardiac surgery Department of Union Hospital Affiliated with Fujian Medical University from January 2024 to July 2024 as the study objects. The cognitive function of the patients was assessed by the Montreal Cognitive Assessment Scale (MOCA) before and on the 6th day after surgery, and the patients were divided into a cognitive dysfunction group and a non-cognitive dysfunction group. Logistic regression was used to analyze the risk factors of POCD in patients undergoing cardiac surgery. R software was used to construct the nomogram model of POCD in heart patients. RESULTS: = 8.73, P = 0.36 > 0.05) showed good consistency. The area under the ROC curve is 0.80, with a good differentiation and decision curve. CONCLUSIONS: Age, white blood cell count, lymphocyte, and hemoglobin are independent risk factors for POCD on day 6 of cardiac surgery. The nomogram prediction model constructed in this study has good predictive ability.
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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 | 0,009 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».