Routine Use of the Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit: A Multicenter Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle