Saccade Tasks: A Noninvasive Approach for Predicting Postoperative Delirium in Elderly Arthroplasty Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative delirium (POD) is a prevalent complication in elderly surgical patients. It is associated with long-term cognitive impairment and increased dementia risk. However, reliable tools to predict POD are currently lacking. METHODS: The study enrolled 316 arthroplasty patients (aged 65 yr or older) in this study. Preoperative assessments comprised neuropsychological tests ( i.e. , Mini-Mental State Examination [MMSE] and Montreal Cognitive Assessment [MoCA]), molecular biomarkers of serum/cerebrospinal fluid, and saccadic tasks. POD was diagnosed by expert persons based on the Confusion Assessment Method test. The effectiveness of abovementioned three types of assessments in predicting the occurrence of POD were compared. RESULTS: The incidence of POD was 8.2% (26 of 316). The MMSE and MoCA scales, serum neurofilament light chain levels, and five saccadic parameters values (reaction time, primary saccade error, saccadic gains in pro-saccades; peak velocity in anti-saccades and memory-guided saccades) differed significantly ( P < 0.05) between POD and non-POD participants. The logistic regression classifier model revealed higher predictive accuracy when using saccadic parameters (area under the receiver operating characteristic curve [AUROC], 0.81; 95% CI, 0.70 to 0.92) than when using MMSE and MoCA scores (AUROC, 0.64; 95% CI, 0.53 to 0.76) or neurofilament light chain levels (AUROC, 0.61; 95% CI, 0.50 to 0.72). The multilayer perceptron machine learning classifier model further increased the accuracy (AUROC, 0.89; 95% CI, 0.82 to 0.94) by using saccadic parameters to predict POD occurrence. CONCLUSIONS: Saccadic parameters exhibited higher accuracy in predicting the occurrence of POD than MMSE and MoCA scores and molecular test results. Therefore, saccadic parameters may serve as a complementary behavioral biomarker for predicting the occurrence of POD in elderly arthroplasty patients.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».