Delirium Predicts 12-Month Mortality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle