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Enregistrement W1980756791 · doi:10.1097/ccm.0b013e3182a167d7

The Methodological Approach Used to Develop the 2013 Pain, Agitation, and Delirium Clinical Practice Guidelines for Adult ICU Patients

2013· review· en· W1980756791 sur OpenAlexaff
Juliana Barr, Charles P. Kishman, Roman Jaeschke

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversitySt. Joseph's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumSedationMedicinePain assessmentMEDLINEIntensive care medicinePsychological interventionIntensive carePsychiatryPhysical therapyAnesthesiaPain management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In 2006, the American College of Critical Care Medicine assembled a 20-member task force to revise the 2002 guidelines for sedation and analgesia in critically ill adults. This article describes the methodological approach used to develop the American College of Critical Care Medicine's 2013 ICU Pain, Agitation, and Delirium Clinical Practice Guidelines. DESIGN: Review article. SETTING: Multispecialty critical care units. PATIENTS: Adult ICU patients. INTERVENTIONS: The task force was divided into four subcommittees, focusing on pain, sedation, delirium, and related outcomes. Unique aspects of this approach included the use of: 1) the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation method to evaluate the literature; 2) a librarian to conduct literature searches and to create and maintain the pain, agitation, and delirium database; 3) creation of a single web-based database; 4) rigorous psychometric analyses of pain, sedation, and delirium assessment tools; 5) the use of anonymous electronic polling; and 6) creation of an ICU pain, agitation, and delirium care bundle. RESULTS: The pain, agitation, and delirium database includes over 19,000 references. With the help of psychometric experts, members developed a scoring system and analyzed the psychometric properties of 6 behavioral pain scales, 10 sedation/agitation scales, and 5 delirium monitoring tools. A meta-analysis was performed to assess the overall impact of benzodiazepine versus nonbenzodiazepine sedation on ICU outcomes. The pain, agitation, and delirium guidelines include 54 evidence-based statements and recommendations. The quality of evidence and strength for each statement and recommendation was ranked. In the absence of sufficient evidence or group consensus, no recommendations were made. An ICU pain, agitation, and delirium care bundle was created to facilitate adoption of the pain, agitation, and delirium guidelines. It focuses on taking an integrated approach to assessing, treating, and preventing pain, agitation/sedation, and delirium in critically ill patients, and it links pain, agitation, and delirium management to spontaneous awakening trials, spontaneous breathing trials, and ICU early mobility and sleep hygiene programs in order to achieve synergistic benefits to ICU patient outcomes. CONCLUSIONS: The 2013 ICU pain, agitation, and delirium guidelines provide critical care providers with an evidence-based, integrated, and interdisciplinary approach to managing pain, agitation/sedation, and delirium. The methodological approach used to develop the guidelines ensures that they are rigorous, evidence-based, and transparent. Implementation of the ICU pain, agitation, and delirium care bundle is expected to have a significant beneficial impact on ICU outcomes and costs.

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)0,455
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,685
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4550,685
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,014
Bibliométrie0,0200,015
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,446
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,112 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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