Prevalence and Characteristics of Pre-Operative Delirium in Hip Fracture Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium is a common complication of hip fracture and is associated with negative outcomes. Previous studies document risk factors for post-operative delirium but have frequently excluded patients with pre-operative delirium. OBJECTIVE: This study endeavours to document prevalence and risk factors for pre-operative delirium in hip fracture patients and compares risk factor profiles and outcomes between pre- and post-operative delirium. METHODS: 283 hip fracture patients were assessed pre-operatively with the Delirium Elderly At Risk (DEAR) instrument, Mini-Mental State Examination (MMSE), and Confusion Assessment Method (CAM). They were followed on post-operative days 1, 3, and 5 for the presence of delirium. Doses of opioids were recorded. Wait time to surgery, length of stay, and discharge site were noted. RESULTS: Delirium was present in 57.6% patients pre-operatively and 41.7% post-surgery. Not all patients (62%) with pre-operative delirium also had post-operative delirium. There was a considerable overlap in risk factors, with some differences. Wait time to surgery, number of comorbidities, and total pre-operative opioid and lorazepam doses were associated with pre- but not post-operative delirium. Negative outcomes were more closely associated with post-operative delirium. CONCLUSION: Delirium is common in pre-hip fracture surgery patients, and not all patients with pre-operative delirium go on to have post-operative delirium. Risk factor profiles are not identical, raising the possibility of identifying and intervening in patients at high risk of delirium pre-operatively.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».