Delirium: The 21st century health care challenge for bedside clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Delirium is a leading cause of preventable injury in hospitalized patients. Early recognition and intervention for delirium are critical to prevent morbidity and mortality, especially in the older population. Older patients are at increased risk for delirium owing to a combination of age-related changes and environmental factors. Health care providers, including nurses and physicians, often miss delirium symptoms and diagnosis in patients. Without early recognition and treatment, delirium can have significant life-changing consequences in our most vulnerable patients. This acute change in cognition can continue throughout the hospital course and may require additional rehabilitation or placement, delaying transition to home. As the baby boomers age, the older population is expected to increase, with significant implications for health care. With this in mind, the health care team, including frontline caregivers, need to be well informed about delirium. This article will expand readers’ knowledge and familiarity with delirium with the purpose of improving their practice and care of the older patient. It will also address the impact of delirium and discuss tools that can help to improve recognition. The most recent advances and current treatment methods to integrate into daily patient care are also discussed. This article places heavy emphasis on identification and prevention of delirium as these are the most important aspect of understanding delirium. Thus, treatment and management are both discussed after prevention since the primary focus of delirium is understanding and preventing this devastating syndrome in our hospitalized 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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 ».