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Accès ouvert déclaré 2025 preprint

Diagnostic Reversion in Dementia Care: A Real-World Analysis of Mild Cognitive Impairment Diagnoses Following Dementia in a Large Electronic Medical Record System

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Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

INTRODUCTION: If mild cognitive impairment (MCI) is diagnosed after dementia, it suggests either the dementia diagnosis was premature, or the MCI diagnosis is incorrect. We investigated the prevalence and predictors of such "diagnostic reversion"-MCI diagnosis following dementia diagnosis-in a large academic health system. METHODS: Among 5,965 patients aged 50+ with incident dementia in UCSF Health electronic health records, we identified "reverters" with a subsequent MCI diagnosis. We used Group LASSO-regularized logistic regression and random forest models to identify predictors. RESULTS: Reversion occurred in 13.7% of patients. Lower odds were observed among older adults (OR=0.95/year; 95% CI: 0.92-0.98), while higher odds were found among Spanish speakers (OR=2.26; 95% CI: 1.28-4.00), those with greater cardiovascular risk (OR=1.16; 95% CI: 1.01-1.33), and higher Charlson comorbidity burden (OR=1.09; 95% CI: 1.05-1.14). DISCUSSION: Diagnostic reversion is common and socially patterned, suggesting contributions from misdiagnosis, clinical uncertainty, or variability in clinical presentation and care setting.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Diagnostic Reversion in Dementia Care: A Real-World Analysis of Mild Cognitive Impairment Diagnoses Following Dementia in a Large Electronic Medical Record System
Date Crossref
17/07/2025
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Boston University Department of Epidemiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of California Bakar Computational Health Sciences Institute pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Global Brain Health Institute pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif

Department of Epidemiology — Boston University, Bakar Computational Health Sciences Institute — University of California et Global Brain Health Institute.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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