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Enregistrement W7047772143

The impact of preoperative alcohol use screening on postoperative delirium in cardiac surgery patients: a retrospective observational study

2024· dissertation· en· W7047772143 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumCardiac surgeryIncidence (geometry)Retrospective cohort studyObservational studyComplicationPreoperative careElective surgeryIntensive care unit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As cardiac surgery patients continue to age and present with more complex health conditions, the occurrence of a challenging postoperative complication known as "delirium" is becoming increasingly common. Postoperative delirium (PoD) is a complex neuropsychological disorder characterized by symptoms such as inattention, drowsiness, and agitation, which has many long-term negative health impacts. A patient-associated risk factor of PoD is presumed to be a preoperative alcohol use disorder (AUD). Objective: The primary purpose was to determine whether preoperative alcohol use, measured using the Alcohol Use Disorders Identification Test - Concise (AUDIT-C), is predictive of incident PoD in cardiac surgical patients. The secondary objective was to determine the risk factors associated with PoD available in the Manitoba Access Cardiac Surgery (MACS) database. Hypothesis: Primary: Higher AUDIT-C scores are associated with the incidence of PoD in adults who underwent cardiac surgery. Secondary: risk factors identified from the MACS database are correlated with PoD in adults who underwent cardiac surgery. Methods: This was a single-centre, retrospective observational cohort study. AUDIT-C score and PoD (as diagnosed using the Confusion Assessment Method (CAM) – ICU in the intensive care unit or CAM on the postoperative ward) were collected for all elective patients undergoing cardiac surgery between March 2015 – September 2020. Results: The overall incidence of delirium in this study was 14.2%. There was an association between preoperative alcohol use measured by AUDIT-C and PoD (0.559 OR, 0.515-0.607 95% CI, p = < 0.001) before controlling for covariates. After controlling for age, procedure category, MoCA score, CFS, LVEF category, renal insufficiency, previous CVA/TIA, recreational drug use and CPB time, there was no significant association between alcohol use and PoD (0.376 OR, 0.070-2.011 95% CI, p = 0.253). Previously known risk factors, including age, frailty, MoCA scores, renal insufficiency, previous CVA/TIA and CPB time, were found to be significant. Conclusion: Preoperative alcohol use measured by AUDIT-C is not a reliable predictor of PoD in cardiac surgery patients. Future research should explore the role of comprehensive measures of alcohol use on PoD.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
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