Diagnostic accuracy of delirium diagnosis in pediatric intensive care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Delirium is common in adult intensive care, with validated tools for measurement, known risk factors and adverse neurocognitive outcomes. We aimed to determine what is known about pediatric delirium in the pediatric intensive care unit (PICU). METHODS: We conducted a systematic search for and review of studies of the accuracy of delirium diagnosis in children in the PICU. Secondary aims were to determine the prevalence, risk factors and outcomes associated with pediatric delirium. We created screening and data collection tools based on published recommendations. RESULTS: After screening 145 titles and abstracts, followed by 35 full-text publications and reference lists of included publications, 9 reports of 5 studies were included. Each of the five included studies was on a single index test: (1) the Pediatric Anesthesia Emergence Delirium Scale (PAED; for ages 1 to 17 years), (2) the Pediatric Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit (p-CAM-ICU; for ages ≥ 5 years), (3) the Cornell Assessment of Pediatric Delirium (CAP-D; a modification of the PAED designed to detect hypoactive delirium), (4) the revised Cornell Assessment of Pediatric Delirium (CAP-D(R)) and (5) clinical suspicion. We found that all five studies had a high risk of bias on at least one domain in the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2). Sample size, sensitivity, specificity, and effectiveness (correct classification divided by total tests done) were: PAED 144, 91%, 98%, <91% (>16% of scores required imputation for missing data); p-CAM 68, 78%, 98%, 96%; CAP-D 50, 91%, 100%, 89%; CAP-D (R) 111, and of assessments 94%, 79%, <82% (it is not clear if any assessments were not included); and clinical suspicion 877, N/A (only positive predictive value calculable, 66%). Prevalence of delirium was 17%, 13%, 28%, 21%, and 5% respectively. Only the clinical suspicion study researchers statistically determined any risk factors for delirium (pediatric risk of mortality, pediatric index of mortality, ventilation, age) or outcomes of delirium (length of stay and mortality). CONCLUSION: High-quality research to determine the accuracy of delirium screening tools in the PICU are required before prevalence, risk factors and outcomes can be determined and before a routine screening tool can be recommended. Direct comparisons of the p-CAM-ICU and CAP-D(R) should be performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,756 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».