Risk factors for incident delirium among older people in acute hospital medical units: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: delirium affects up to 40% of older hospitalised patients, but there has been no systematic review focussing on risk factors for incident delirium in older medical inpatients. We aimed to synthesise data on risk factors for incident delirium and where possible conduct meta-analysis of these. METHODS: PubMed and Web of Science databases were searched (January 1987-August 2013). Studies were quality rated using the Newcastle-Ottawa Scale. We used the Mantel-Haenszel and inverse variance method to estimate the pooled odds ratio (OR) or mean difference for individual risk factors. RESULTS: eleven articles met inclusion criteria and were included for review. Total study population 2338 (411 patients with delirium/1927 controls). The commonest factors significantly associated with delirium were dementia, older age, co-morbid illness, severity of medical illness, infection, 'high-risk' medication use, diminished activities of daily living, immobility, sensory impairment, urinary catheterisation, urea and electrolyte imbalance and malnutrition. In pooled analyses, dementia (OR 6.62; 95% CI (confidence interval) 4.30, 10.19), illness severity (APACHE II) (MD (mean difference) 3.91; 95% CI 2.22, 5.59), visual impairment (OR 1.89; 95% CI 1.03, 3.47), urinary catheterisation (OR 3.16; 95% CI 1.26, 7.92), low albumin level (MD -3.14; 95% CI -5.99, -0.29) and length of hospital stay (OR 4.85; 95% CI 2.20, 7.50) were statistically significantly associated with delirium. CONCLUSION: we identified risk factors consistently associated with incident delirium following admission. These factors help to highlight older acute medical inpatients at risk of developing delirium during their hospital stay.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».