Prognosis of delirium in hospitalized elderly: worse than we thought
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite treatment of the associated condition, delirious persons do not always recover for unknown reasons. We sought to determine early prognostic indicators of poor recovery following an episode of delirium in older medical in-patients. METHODS: Between October 2009 and July 2011, consecutively admitted older (≥70 years old) medical in-patients at the London Health Sciences Centre (Ontario) were screened for delirium. Delirious patients were followed. The primary outcome was poor recovery, in delirious patients, defined by death, long-term institutionalization, or functional decline (decreased activities of daily living), at discharge or 3 months after discharge, elicited from the medical chart or post-discharge caregiver telephone interviews. RESULTS: One thousand two hundred thirty-five in-patients (mean age 82.6 years, 42% men) were screened, delirium occurred in 355 (29%). Follow-up data was known on 342 (96%), and 237 (69%) had poor recovery: 55 died (54 in hospital and one after discharge), 136 were permanently institutionalized (86 directly from hospital and 50 after discharge), and 46 had functional decline (at a median of 103 days after discharge). Poor recovery was associated in the derivation sample with advanced age, lower baseline function, hypoxia, higher delirium severity scores, and acute renal failure; this was predictive of poor recovery in the validation sample (receiver operating characteristic area 0.68, 95% confidence interval: 0.57-0.79); however, even individuals with "low" risk had high (50%) poor recovery rates. INTERPRETATION: Poor recovery after delirium is common and associated with certain characteristics. However, even "lower risk" delirious individuals do poorly. More research is needed to understand prognostic factors in delirium.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».