Gaps in patient care practices to prevent hospital-acquired delirium.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the current patient care practices that address the predisposing and precipitating factors contributing to the prevention of hospital-acquired delirium in the elderly. DESIGN: Prospective cohort (observational) study. PARTICIPANTS: Patients 65 years of age and older who were admitted to medical teaching units at the University of Alberta Hospital in Edmonton over a period of 7 months and who were at risk of delirium. SETTING: Medical teaching units at the University of Alberta. MAIN OUTCOME MEASURES: Demographic data and information on predisposing factors for hospital-acquired delirium were obtained for all patients. Documented clinical practices that likely prevent common precipitants of delirium were also recorded. RESULTS: Of the 132 patients enrolled, 20 (15.2%) developed hospital-acquired delirium. At the time of admission several predisposing factors were not documented (eg, possible cognitive impairment 16 [12%], visual impairment 52 [39.4%], and functional status of activities of daily living 99 [75.0%]). Recorded precipitating factors included catheter use, screening for dehydration, and medications. Catheters were used in 35 (26.5%) patients, and fluid intake-and-output charting assessed dehydration in 57 (43.2%) patients. At the time of admission there was no documentation of hearing status in 69 (52.3%) patients and aspiration risk in 104 (78.8%) patients. After admission, reorientation measures were documented in only 16 (12.1%) patients. Although all patients had brief mental status evaluations performed once daily, this was not noted to occur twice daily (which would provide important information about fluctuation of mental status) and there was no formal attention span testing. In this study, hospital-acquired delirium was also associated with increased mortality (P < .004), increased length of stay (P < .007), and increased institutionalization (P < .027). CONCLUSION: Gaps were noted in patient care practices that might contribute to hospital-acquired delirium and also in measures to identify the development of delirium at an earlier stage. Effort should be made to educate health professionals to identify the predisposing and precipitating factors, and to screen for delirium. This might improve the prevention of delirium.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».