The Assessment and Management of Delirium in Cancer Patients
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
Abstract Learning Objectives After completing this course, the reader will be able to: Summarize the current evidence regarding strategies for the assessment and management of delirium in advanced cancer.Outline the medications most commonly implicated for drug-induced delirium.Compare the various pharmacological agents available for use in managing cancer-related delirium. This article is available for continuing medical education credit at CME.TheOncologist.com Delirium remains the most common and distressing neuropsychiatric complication in patients with advanced cancer. Delirium causes significant distress to patients and their families, and continues to be underdiagnosed and undertreated. The most frequent, consistent, and, at the same time, reversible etiology is drug-induced delirium resulting from opioids and other psychoactive medications. The objective of this narrative review is to outline the causes of delirium in advanced cancer, especially drug-induced delirium, and the diagnosis and management of opioid-induced neurotoxicity. The early symptoms and signs of delirium and the use of delirium-specific assessment tools for routine delirium screening and monitoring in clinical practice are summarized. Finally, management options are reviewed, including pharmacological symptomatic management and also the provision of counseling support to both patients and their families to minimize distress.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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