Kognition bei älteren multimorbiden stationären Patienten: Einfluss auf Endpunkte bei Entlassung und dreimonatiger Nachbeobachtung
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive deficits in older multimorbid patients hospitalised for non-neuropsychiatric reasons often remain undiagnosed but are associated with poor therapy adherence and unfavourable disease trajectories. This study aimed to investigate the relationship of cognition on hospital admission with patients’ functional status and frailty at discharge, as well as mortality, hospital readmission, admission to a long-term care facility (LTCF) and falls one and three months after discharge in older hospitalised multimorbid patients. It was hypothesised that better cognition upon admission would predict better outcomes at and after discharge. One hundred and thirty-one (N = 131) older (≥ 65 years), multimorbid (≥ two chronic diseases) inpatients at Ageing Medicine Ward of the Department II of Internal Medicine at the University Hospital of Cologne underwent upon admission comprehensive geriatric assessment (CGA) with Multidimensional Prognostic Index (MPI) calculation and a neuropsychological battery (Montreal Cognitive Assessment – MoCA, Trail Making Test Parts A and B – TMT-A & -B). Outcomes were functional ability (Barthel-Index – BI) and frailty/ poor prognosis (CGA-based MPI) at discharge as well as by phone collected one- and three-months post-discharge mortality, readmission to hospital, admission to LTCF, and falls. Of 131 patients, n = 121 (92.4%) showed global cognitive deficit upon admission. Of those, n = 6 cases were already known (n = 1 mild cognitive impairment – MCI, n =5 dementia), while 95% were patients with a newly identified mild or severe cognitive deficit (mCD or sCD). Patients with better performance in MoCA, TMT-A, and -B upon admission showed significantly higher functional ability at discharge (p < .001, p = .008, p = .003, respectively). MoCA (R2 = .227, p <.001) and TMT-B [OR (95% CI) = 1.006 (1.002, 1.009), p = .003] predicted BI independent of demographic factors (age, gender, education, MPI upon admission). Patients with better MoCA scores showed lower frailty at discharge (p = .005), but MoCA did not predict MPI. Neither MoCA nor TMT anticipated any of the post-discharge outcomes. In conclusion, better cognitive function upon hospital admission appears protective against functional loss at discharge in older multimorbid German inpatients. Therefore, early cognitive assessment in this population is crucial to identify patients who will develop functional deficits at discharge to ensure timely implementation of preventive strategies or individually adapted therapy schemata. Given the demographic transition and the hospitalisation rate, cognitive testing should be an integral part of the geriatric evaluation upon admission to an acute hospital.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».