Factors that contribute to underrecognition of delirium by registered nurses in acute care settings: a scoping review of the literature to explain this phenomenon
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: In order to obtain more information regarding this phenomenon, a scoping review of the literature was undertaken to analyse current research on the recognition of delirium by registered nurses in acute care settings. BACKGROUND: Delirium is often manifested as a sign of an underlying undiagnosed condition that requires immediate intervention and is frequently manifested in acute care settings. Unfortunately, registered nurses often do not recognise delirium and its occurrence goes under-reported. DESIGN/METHODS: Based on six inclusion criteria, a search in numerous databases using terms such as delirium detection, recognition and diagnosis by registered nurses was undertaken. Eight quantitative studies were deemed relevant and analysed for this scoping review. RESULTS: Seven major categories emerged: the fluctuating nature of delirium, the impact of delirium education on its recognition, communication barriers, inadequate use of delirium assessment tools, lack of conceptual understanding of delirium, delirium as a burden and the likeness of delirium and dementia. A brief summary of the findings in each category is reported here. CONCLUSIONS: The scoping review revealed that delirium remains underrecognised by registered nurses, which potentially contributes to reduced quality of nursing care for clients experiencing this condition. Further research on delirium and the processes that registered nurses use to recognise it is timely and will facilitate the development of evidence-based interventions to manage it. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: While acute care registered nurses have historically reported dramatic changes in cognitive and neuro-biological functions in ill older adults, the literature highlighted in this scoping review revealed the following: (1) the need for further research to validate delirium assessment tools and, (2) the need for education and training for registered nurses on the use of these assessment tools to promote early recognition and thereby decrease the incidence of delirium in older adults.
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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 | 0,042 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».