Implementing the best available evidence in early delirium identification in elderly hip surgery patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Delirium is a frequent complication in the surgical experience of elderly hip surgery patients. Its impact can be severe and may even include death. Implementation of a delirium predictor tool might focus attention on early recognition of delirium, thereby potentially decreasing its impact. A related aim is to evaluate best practices in implementation strategies in this project. METHODS: After an exhaustive search of the literature, no consensus was found regarding delirium predictors for the elderly hip surgery patient. A local research study was implemented to determine factors that may predict delirium in this population. With evidence secured, a multidisciplinary implementation project augmented by ongoing audit was instituted. A variety of social diffusion and education tools were used. Implementation was guided by the use of the Promoting Action on Research Implementation in Health Services framework assessment tool and the Alberta Context Tool, as well as traditional performance improvement tools, such as fishbone charting. Audit identified the rate of use of the predictor tool and pre- and post-rates of delirium. This project was part of the Joanna Briggs Institute Signature Project, an implementation project consisting of six teams, each representing a different organisation. This overall project was supported by experts in the field of translation and implementation science internationally. RESULTS: Initial compliance to the use of the predictor tool was assessed at 54% within 3 months of implementation and increased to 56% in the ensuing months. Before the study use of the predictor tool, the delirium rate was 10.4% (12 of 115 patients). An interim analysis 4 months after implementation identified a 20% delirium rate (18 of 70 patients) and an updated analysis 8 months into the project showed a 16.3% delirium rate. Delirium predictor tool use was associated with a lower delirium rate (9/76, 11.84%) than no delirium predictor tool (13/60, 21.67%), but the difference was not statistically significant with a sample size of 133 (P = 0.122). CONCLUSIONS: The delirium predictor tool shows promise as a prompt for best practices in prevention of delirium. This study showed a change in delirium rates as a result of its use. Although the results were not statistically significant, they may be clinically meaningful. Comprehensive assessment and implementation planning by a multidisciplinary team contributed to only 56% compliance in use. Despite this low rate, delirium identification rates were higher.
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 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 | 0,113 | 0,392 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».