An Empirical Study of Different Diagnostic Criteria for Delirium Among Elderly Medical Inpatients
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the sensitivity and specificity of DSM-IV criteria for delirium with the sensitivity and specificity of DSM-III and ICD-10 criteria among elderly medical inpatients with or without dementia. Secondary objectives were to examine the effect of changing the definition of criterion A on sensitivity and specificity and to compare the sensitivity and specificity of different numbers of symptoms of delirium. A total of 322 elderly patients who had been admitted from the emergency department to the medical services were classified into one of four groups using DSM-III-R criteria: delirium and dementia (n = 128), delirium only (n = 40), dementia only (n = 94), and neither (n = 60). The sensitivity and specificity of DSM-IV, DSM-III, and ICD-10 criteria were determined against DSM-III-R criteria using three definitions of criterion A (clouding of consciousness only, clouding of consciousness and inattention, clouding of consciousness or inattention). When criterion A was defined as clouding of consciousness or inattention, the sensitivity and specificity of DSM-IV, DSM-III, and ICD-10 criteria were 100% and 71%, 96% and 91%, and 61% and 91%, respectively. The results were similar among patients with or without dementia. The lower specificity of DSM-IV was accounted for by its inclusion of patients who did not show disorganized thinking. DSM-IV criteria for delirium are the most inclusive criteria to date for elderly medical patients with or without dementia.
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 | 0,036 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».