Assessment of Delirium in the Intensive Care Unit: Nursing Practices And Perceptions
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».