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Enregistrement W1988758412 · doi:10.1017/s0317167100012385

A Critical Appraisal of Sedation, Analgesia and Delirium in Neurocritical Care

2011· review· en· W1988758412 sur OpenAlexaffvenueabout
Jeanne Teitelbaum, Omar Ayoub, Yoanna Skrobik

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumSedationNeurointensive careMedicineIntensive care medicineCritical appraisalObservational studyIntensive care unitIntervention (counseling)Intensive careMEDLINEAnesthesiaNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Administering analgesics, sedatives and antipsychotics is challenging in the Neurological Intensive Care Unit (NICU). We reviewed this literature and our current practice to better inform the critical care practitioner and to identify gaps for future research. We electronically searched observational, intervention and outcome studies addressing sedation, analgesia and delirium in the NICU, and their bibliographies. Practice patterns were assessed in three critical care units with specialized neurological care in Montreal. Bedside pain assessment tools are psychometrically validated in the neuro-critically ill but sedation and delirium tools are not. Rigorous pain and sedation assessments appear feasible; delirium screening has not been tested. Publications addressing outcomes and responses to pharmacologic treatment lack consistency, rigor or both. In daily practice, pharmacologic management varies greatly. Clearly, little information exists on analgesia, sedation and delirium in the NICU. Systematic evaluation of pain improves outcome. No evidence-based therapeutic recommendations can be proffered.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,014
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations46
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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