Confusion assessment method: a systematic review and meta-analysis of diagnostic accuracy
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
BACKGROUND: Delirium is common in the early stages of hospitalization for a variety of acute and chronic diseases. OBJECTIVES: To evaluate the diagnostic accuracy of two delirium screening tools, the Confusion Assessment Method (CAM) and the Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit (CAM-ICU). METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and PsychInfo for relevant articles published in English up to March 2013. We compared two screening tools to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders IV criteria. Two reviewers independently assessed studies to determine their eligibility, validity, and quality. Sensitivity and specificity were calculated using a bivariate model. RESULTS: Twenty-two studies (n = 2,442 patients) met the inclusion criteria. All studies demonstrated that these two scales can be administered within ten minutes, by trained clinical or research staff. The pooled sensitivities and specificity for CAM were 82% (95% confidence interval [CI]: 69%-91%) and 99% (95% CI: 87%-100%), and 81% (95% CI: 57%-93%) and 98% (95% CI: 86%-100%) for CAM-ICU, respectively. CONCLUSION: Both CAM and CAM-ICU are validated instruments for the diagnosis of delirium in a variety of medical settings. However, CAM and CAM-ICU both present higher specificity than sensitivity. Therefore, the use of these tools should not replace clinical judgment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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