Antipsychotics in the Treatment of Delirium
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
OBJECTIVE: Antipsychotics are frequently used in the management of delirium, although there is limited information regarding the safety and efficacy of antipsychotics in treating delirium. The purpose of this study was to systematically evaluate the evidence for the efficacy and safety of antipsychotics in treating delirium. SOURCES: MEDLINE (July 1980 to July 2005) and Cochrane databases were searched for English language articles using keywords. STUDY SELECTION: Prospective studies with standardized criteria for diagnosing delirium and evaluating its severity. DATA SYNTHESIS: In total, 14 studies (9 single agent studies and 5 comparison trials) met inclusion criteria. Study medications included haloperidol, chlorpromazine, olanzapine, risperidone, and quetiapine. Improvements in delirium severity were reported with all of these antipsychotic medications. No study included a placebo comparison to account for spontaneous improvements in delirium. Other methodological limitations included inadequate blinding, randomization, and handling of participant withdrawals. The improvements in delirium tended to occur soon after initiation of treatment, and most of the studies examined used relatively low doses of antipsychotic medication. Serious adverse events attributable to antipsychotic medication were uncommon in studies, although side effects were not evaluated systematically in most studies. CONCLUSION: To date, there are no published double-blind, randomized, placebo-controlled trials to establish the efficacy or safety of any antipsychotic medication in the management of delirium. There is limited evidence from uncontrolled studies that supports the use of low-dose, short-term treatment of delirium with some antipsychotics. Further study with well-designed clinical trials is required in this area.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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