Assessment of Delirium in the Intensive Care Unit: Nursing Practices And Perceptions
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite practice guidelines promoting delirium assessment in intensive care, few data exist regarding current delirium assessment practices among nurses and how these practices compare with those for sedation assessment. OBJECTIVES: To identify current practices and perceptions of intensive care nurses regarding delirium assessment and to compare practices for assessing delirium with practices for assessing sedation. METHODS: A paper/Web-based survey was administered to 601 staff nurses working in 16 intensive care units at 5 acute care hospitals with sedation guidelines specifying delirium assessment in the Boston, Massachusetts area. RESULTS: Overall, 331 nurses (55%) responded. Only 3% ranked delirium as the most important condition to evaluate, compared with altered level of consciousness (44%), presence of pain (23%), or improper placement of an invasive device (21%). Delirium assessment was less common than sedation assessment (47% vs 98%, P < .001) and was more common among nurses who worked in medical intensive care units (55% vs 40%, P = .03) and at academic centers (53% vs 13%, P < .001). Preferred methods for assessing delirium included assessing ability to follow commands (78%), checking for agitation-related events (71%), the Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit (36%), the Intensive Care Delirium Screening Checklist (11%), and psychiatric consultation (9%). Barriers to assessment included intubation (38%), complexity of the tool for assessing delirium (34%), and sedation level (13%). CONCLUSIONS: Practice and perceptions of delirium assessment vary widely among critical care nurses despite the presence of institutional sedation guidelines that promote delirium assessment.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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