Influence of Prior Cognitive Impairment on the Severity of Delirium Symptoms Among Older Patients
Notice bibliographique
Résumé
Delirium is common among hospitalized elderly patients with prior cognitive impairment. Detecting delirium superimposed on dementia is a challenge for nurses and doctors. As a result, delirium among demented elderly patients is of increasing interest to healthcare professionals. So far, studies have failed to describe how symptoms of delirium are altered by severity of dementia. This would be valuable information to improve the rate of detection by nurses of delirium among demented patients. However, until now no research has examined the effect of severity of prior cognitive impairment on the severity of delirium symptoms among institutionalized older patients. This study describes the effect of severity of prior cognitive impairment on the severity of delirium symptoms among institutionalized older patients with delirium at the time of their admission to an acute care hospital. One hundred four institutionalized elderly people were included in this study and screened for delirium using the confusion assessment method. Patients with delirium (n = 71) were evaluated with the delirium index to determine the severity of the symptoms of delirium. The results showed that the severity of prior cognitive impairment influences the severity of most of the symptoms of delirium, particularly disordered attention, orientation, thought organization, and memory. Thus, taking into account the severity of prior cognitive impairment could help nurses to detect delirium among older patients.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».