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Enregistrement W6889140189 · doi:10.25384/sage.c.7267166.v1

A Novel Preoperative Electroencephalogram-Derived Index to Predict Early Postoperative Delirium in Elderly Patients After Hip Fracture Surgeries: Development of a Prediction Model

2024· other· en· W6889140189 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHip fractureConfidence intervalNomogramDeliriumProspective cohort studyPredictive value of testsRegression analysisGeriatricsClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionIt is appealing to accurately predict postoperative delirium (POD) before surgeries. In this study, it was hypothesized that a novel electroencephalogram-derived index, the delirium index (DELi), could extract latent information regarding the predisposing factors of POD preoperatively. This study was aimed at developing a concise model that incorporated this DELi score to predict the early POD of elderly patients after hip surgeries.Materials and MethodsElderly patients scheduled for elective hip fracture surgeries were prospectively enrolled in a tertiary care hospital from November 2020 to June 2022. DELi scores and patient characteristics (age, sex, types of fracture and surgery, the time interval between fracture and surgery, cognitive function assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and frailty status assessed using the FRAIL scale) were collected preoperatively as candidate predictors. POD diagnosed using the confusion assessment method (CAM) was the outcome. Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis was used to select predictors. Then, these predictors were entered into a backward logistical regression analysis to develop a prediction model. Discrimination, calibration and clinical utility were validated using the bootstrapping method.ResultsAll data (144 qualified patients of 170) were used for development. POD was observed in 71 patients (49.3%). Preoperative DELi scores predicted early POD (the area under the curve (AUC) = .786, 95% confidence interval (CI): .712, .860, in internal validation). A nomogram with MoCA, FRAIL scale and DELi score was constructed with excellent discrimination (AUC = .920, 95% CI: .876, .963, in internal validation), accredited calibration (P = .733, Hosmer‒Lemeshow test), and a wide range of threshold probabilities (5% to 95%).ConclusionsPreoperative DELi scores predicted the early POD of elderly patients after hip surgeries. A concise prediction model was developed and demonstrated excellent discrimination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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