Cognitive Decline in Hospitalized Older Adults: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Older adults often experience rapid cognitive decline following hospitalization, especially those with severe illness and extended stays. Despite known links between increasing patient age and cognitive decline, 30% of older adults without major pre-existing conditions prior to medical admission show potential undiagnosed cognitive decline. This scoping review aims to map the prevalence, assessment methods, and associated factors of cognitive decline among hospitalized older adults. We conducted an exploratory review in accordance with the Joanna Briggs Institute (JBI) methodological framework and the PRISMA-ScR guidelines. The review targeted studies published between January 2018 and March 2025 in English or Spanish that reported in-hospital cognitive assessments in individuals aged 65 years and older. 'Cognitive decline' was operationally defined as performance below established cut-off scores on validated tools, such as the Mini-Mental State Examination (MMSE ≤ 23) or the Montreal Cognitive Assessment (MoCA < 26), administered during hospitalization. Databases consulted included PubMed, Web of Science, and ScienceDirect. A narrative synthesis was undertaken to organise findings by study design, cognitive instruments, prevalence rates, and associated factors. A total of thirty studies met the inclusion criteria. Most employed cross-sectional or prospective cohort designs, with wide variability in hospital settings, timing of assessments, and cognitive tools used. The reported prevalence of cognitive impairment ranged from 10% to 85%, depending on the assessment tools and population characteristics. MMSE and MoCA were the most frequently used tools. Associated factors included advanced age, comorbidities, pre-existing cognitive decline, and frailty. Methodological heterogeneity hindered meta-analysis, but it also revealed important limitations in the comparability of the studies. This review identifies substantial heterogeneity in the assessment and reporting of cognitive decline among hospitalized older adults. The findings highlight the need for standardized screening protocols and improved methodological consistency to optimise the detection, cross-study comparability, and clinical relevance of cognitive assessments in hospital settings.
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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 | 0,009 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».