Delirium prevention in terminal cancer: assessment of a multicomponent intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Delirium is a highly prevalent and deleterious disorder in terminally ill cancer patients. We assessed whether a multicomponent preventive intervention was effective in decreasing delirium incidence and severity among cancer patients receiving end-of-life care. METHODS: A cohort of 1516 patients was followed from admission to death at seven Canadian palliative care centers. In two of these centers, routine care included a delirium preventive intervention targeting physicians (written notice on selective delirium risk factors and inquest on intended medication changes), patients, and their family (orientation to time and place, information about early delirium symptoms). Delirium frequency and severity were compared between patients at the intervention (N = 674) and usual-care (N = 842) centers based on thrice-daily symptom assessments with the Confusion Rating Scale. RESULTS: The overall rate of adherence to the intervention was 89.7%. The incidence of delirium was 49.1% in the intervention group, compared with 43.9% in the usual-care group (odds ratio [OR] 1.23, P = 0.045). When confounding variables were controlled for, no difference was observed between the intervention and the usual-care groups in delirium incidence (OR 0.94, P = 0.66), delirium severity (1.83 vs. 1.92; P = 0.07), total days in delirium (4.57 vs. 3.57 days; P = 0.63), or duration of first delirium episode (2.9 vs. 2.1 days; P = 0.96). Delirium-free survival was similar in the two groups. CONCLUSION: A simple multicomponent preventive intervention was ineffective in reducing delirium incidence or severity among cancer patients receiving end-of-life care. Delirium prevention remains a difficult challenge in terminally ill 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».