Delirium Predicts 12-Month Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium has not been found to be a significant predictor of postdischarge mortality, but previous research has methodologic limitations including small sample sizes and inadequate control of confounding. This study aimed to determine the independent effects of presence of delirium, type of delirium (incident vs prevalent), and severity of delirium symptoms on 12-month mortality among older medical inpatients. METHODS: A prospective, observational study of 2 cohorts of medical inpatients was conducted with patients 65 years or older: 243 patients had prevalent or incident delirium, and 118 controls had no delirium. Baseline measures included presence of delirium and/or dementia, severity of delirium symptoms, physical function, comorbidity, and physiological and clinical severity of illness. Mortality during the 12 months after enrollment was analyzed with the Cox proportional hazards model with adjustment for covariates. RESULTS: The unadjusted hazard ratio of delirium with mortality was 3.44 (95% confidence interval, 2.05-5.75); the adjusted hazard ratio was 2.11 (95% confidence interval, 1.18-3.77). The effect of delirium was sustained over the entire 12-month period after adjustment for covariates and was stronger among patients without dementia. Among patients with dementia, there was a weak, nonsignificant effect of delirium on survival. After adjustment for covariates, mortality did not differ between patients with incident and prevalent delirium, but among patients with delirium without dementia, greater severity of delirium symptoms was associated with higher mortality. CONCLUSIONS: Delirium is an independent marker for increased mortality among older medical inpatients during the 12 months after hospital admission. It is a particularly important prognostic marker among patients without dementia.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».