Psychoactive Medications and Risk of Delirium in Hospitalized Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Psychoactive medications are biologically plausible and potentially modifiable risk factors of delirium. To date, however, research findings are inconsistent regarding their association with delirium. The association between exposure to anticholinergics, benzodiazepines, corticosteroids, and opioids and the risk of delirium was studied. PATIENTS AND METHODS: A total of 261 hospitalized cancer patients were followed up with repeated assessments by using the Nursing Delirium Screening Scale for up to 4 weeks for incident delirium. Detailed exposure to psychoactive medications was documented daily. Strengths of association with delirium were expressed as hazard ratios (HRs) in univariate and multivariate analyses by using Cox regression models. All medication variables were coded as time-dependent covariates. Whenever possible, exposure was computed by using cumulative daily doses in equivalents; dichotomous cutoffs were determined. RESULTS: During follow-up (mean, 8.6 days), 43 patients became delirious (16.5%). Delirium was associated with a history of delirium and the presence of hepatic metastases at admission. Analysis of the effect of medications was performed adjusting for these factors. Patients exposed to daily doses of benzodiazepines above 2 mg (HR, 2.04; 95% CI, 1.05 to 3.97), above 15 mg of corticosteroids (HR, 2.67; 95% CI, 1.18 to 6.03), or above 90 mg of opioids (HR, 2.12; 95% CI, 1.09 to 4.13) had increases in the risks for delirium. We did not observe associations between anticholinergics and risk for delirium. CONCLUSION: Exposure to opioids, corticosteroids, and benzodiazepines is independently associated with an increased risk of delirium in hospitalized cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».