The detection of delirium in the ICU: An important aspect of care
Notice bibliographique
Résumé
Normal 0 false false false EN-CA X-NONE X-NONE Background: Up to 80% of mechanically ventilated ICU patients develop delirium. Unfortunately, delirium is under- estimated and thus, under-recognized by health care’s providers. The use of a delirium screening tool has been proven efficient to promptly recognize patients suffering of delirium and to quickly intervene. Also, educational activities have been proven essential to ensure appropriate prevention, identification and treatment of delirium. Methodology: The goal of this innovative project was to develop and implement an educational activity on delirium to facilitate the implementation of the Richmond Agitation-Sedation Scale (RASS) and Confusion Assessment Method for the ICU (CAM-ICU) in the ICU of a Canadian university teaching hospital. The educational activity consisted in a 45 minutes teaching session on delirium, the RASS and the CAM-ICU scales, which was followed by a six weeks mentoring of nurses and clinical follow-up of ICU patients. The project was led by an undergraduate nursing student as part of an internship and supervised by the Intensive Care Unit’s Clinical Nurse Specialist and Nursing Education Consultant. Principal findings: A total of 80 nurses and many members of the interdisciplinary team benefited from the educational activity. In addition, nursing expertise in screening for delirium was recognized by the multidisciplinary team and delirium was systematically addressed during the daily medical rounds. The student leading the project was providing support, guidance and mentoring as needed. As reported by the staff, the support received facilitated the successful implementation of the delirium screening tool, the Confusion Assessment Method for the ICU (CAM-ICU). In addition, it helped the team members to implement interventions to prevent and treat delirium that were tailored to the patient’s needs. Conclusion: Early detection of delirium allows the initiation of prompt treatment thus reducing its negative impact and improving quality of care. Educational activities are important to help achieve these standards.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».