Does Delirium Increase Hospital Stay?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the effects of prevalent and incident delirium on length of hospital stay. DESIGN: Prospective cohort study, comparing (1). length of stay after admission in cases of prevalent delirium versus controls without prevalent delirium with (2). length of stay after diagnosis in cases of incident delirium versus controls matched by day of diagnosis. SETTING: The medical services of a primary, acute care hospital. PARTICIPANTS: Medical admissions of patients aged 65 and older from the emergency department with delirium diagnosed during the first week in hospital. Patients admitted to intensive care or oncology and those with a primary diagnosis of stroke were excluded. A sample of those without delirium was also enrolled. MEASUREMENTS: Delirium was diagnosed using the Confusion Assessment Method. Data on length of stay and diagnosis-related groups (DRGs) were abstracted from administrative data. Measures of covariates included the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly, the Delirium Index, the instrumental activities of daily living questionnaire from the Older American Resources and Services project, the Charlson Comorbidity Index, the Clinical Severity Scale, and the Acute Physiology Score. RESULTS: The study sample comprised 359 patients: 204 with prevalent delirium, 37 with incident delirium, and 118 without delirium. After controlling for covariates, prevalent delirium was not associated with a significantly longer hospital stay, but incident delirium was associated with an excess stay after diagnosis of 7.78 days (95% confidence interval=3.07, 12.48). Similar results were obtained using log-transformed or DRG-adjusted estimates of length of stay. CONCLUSION: In older medical inpatients, incident but not prevalent delirium is an important predictor of longer hospital stay. Interventions to prevent incident delirium may reduce length of stay.
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 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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».