Routine Use of the Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Delirium is often unrecognized in ICU patients and associated with poor outcome. Screening for ICU delirium is recommended by several medical organizations to improve early diagnosis and treatment. The Confusion Assessment Method for the ICU (CAM-ICU) has high sensitivity and specificity for delirium when administered by research nurses. However, test characteristics of the CAM-ICU as performed in routine practice are unclear. OBJECTIVES: To investigate the diagnostic value of the CAM-ICU in daily practice. METHODS: Teams of three delirium experts including psychiatrists, geriatricians, and neurologists visited 10 ICUs twice. Based on cognitive examination, inspection of medical files, and Diagnostic and Statistic Manual of Mental Disorders, 4th edition, Text Revision criteria for delirium, the expert teams classified patients as awake and not delirious, delirious, or comatose. This served as a gold standard to which the CAM-ICU as performed by the bedside ICU-nurses was compared. Assessors were unaware of each other's conclusions. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Fifteen delirium experts assessed 282 patients of whom 101 (36%) were comatose and excluded. In the remaining 181 (64%) patients, the CAM-ICU had a sensitivity of 47% (95% confidence interval [CI], 35%-58%); specificity of 98% (95% CI, 93%-100%); positive predictive value of 95% (95% CI, 80%-99%); and negative predictive value of 72% (95% CI, 64%-79%). The positive likelihood ratio was 24.7 (95% CI, 6.1-100) and the negative likelihood ratio was 0.5 (95% CI, 0.4-0.8). CONCLUSIONS: Specificity of the CAM-ICU as performed in routine practice seems to be high but sensitivity is low. This hampers early detection of delirium by the CAM-ICU.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».