Prevalence and incidence of delirium in long‐term care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) To describe the prevalence and 6-month incidence of delirium in long-term care facility (LTCF) residents age 65 and over; (2) To describe differences in these measures by resident baseline characteristics. METHODS: A multisite, prospective observational study was conducted in seven LTCFs in the province of Quebec, Canada. Residents of age 65 and over were recruited into two cohorts: Cohort A with a Mini-Mental State Examination (MMSE) score of 10 or more and Cohort B with an MMSE score of less than 10. Baseline resident measurements were obtained from research resident assessments, nurse interviews, and chart review. Weekly resident assessments for up to 24 weeks included the Confusion Assessment Method (CAM). RESULTS: Two hundred seventy-nine residents were recruited and completed baseline delirium assessments: 204 in Cohort A and 75 in Cohort B. The prevalence of delirium at baseline was 3.4% in Cohort A and 33.3% in Cohort B. The incidence of delirium among those without delirium at baseline (per 100 person-weeks of follow-up) was 1.6 in Cohort A and 6.9 in Cohort B. In multivariate analyses, a diagnosis of dementia, moderate to severe cognitive impairment, and depressive symptoms at baseline were associated with a greater prevalence and incidence of delirium. CONCLUSION: Delirium is an important clinical problem in LTCF residents, particularly among those with moderate to severe cognitive impairment at baseline.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».