Environmental Risk Factors for Delirium in Hospitalized Older People
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the relationship of environmental risk factors in hospitals to changes over time in delirium symptom severity scores. DESIGN: Observational prospective clinical study with repeated measurements, several times during the first week of hospitalization and then weekly during hospitalization. SETTING: University-affiliated general community hospital. PARTICIPANTS: Four hundred forty-four patients age 65 and older admitted to the medical wards: 326 with delirium and 118 without delirium. Patients with prior cognitive impairment were oversampled. MEASUREMENTS: The severity of delirium symptoms was measured with the Delirium Index, a scale developed and validated by our group, based on the Confusion Assessment Method. Potential environmental risk factors assessed included isolation, hospital unit, room changes, levels of sensory stimulation, aids to orientation, and presence of medical (e.g., intravenous) or physical restraints. RESULTS: Controlling for initial severity of delirium and patient characteristics, variables significantly related to an increase in delirium severity scores included hospital unit (intensive care or long-term care unit), number of room changes, absence of a clock or watch, absence of reading glasses, presence of a family member, and presence of medical or physical restraints. CONCLUSION: The associations of intensive care and medical and physical restraints with severity of delirium symptoms may be due to uncontrolled confounding by indication. However, the other factors identified suggest potentially modifiable risk factors for symptoms of delirium in hospitalized older people.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».