Response to Alici
Notice bibliographique
Résumé
In response to our study on the diagnostic challenges of distinguishing protracted from new-onset delirium,1 Alici raises two important questions for research on the persistence of delirium: use of the Confusion Assessment Method (CAM) for assessing the presence of persistent delirium and frequency of reassessments.2 As for the CAM, use of the question “Is there evidence of an acute change in mental status from baseline” is potentially problematic for two reasons. First, the question does not specify which baseline the interviewer is referring to, the original baseline before admission (weeks or months earlier) or a more-recent baseline since admission. Second, it does not distinguish new-onset delirium from a fluctuation in mental state in the context of persistent delirium. The original baseline was used as the reference;1 most informants told the interviewer that the patient's mental state had not been the same since admission to the hospital. Admittedly, this is an additional potential limitation of the study. There is a need to develop and validate a CAM modified to assess the persistence of delirium. As to the frequency of reassessments for persistent delirium, daily face-to-face reassessments may be feasible in hospital and postacute care settings,3, 4 but they are not feasible after discharge in most healthcare systems (including our system), where patients may be dispersed over a large metropolitan area and may move to different settings during the follow-up period. It was challenging to complete even the two face-to-face reassessments described in the present study. The limited number of reassessments was, nonetheless, an acknowledged limitation of the study. Future studies of the persistence of delirium conducted in special healthcare contexts (e.g., managed care programs) may be able to conduct more-frequent reassessments over longer follow-up periods. Conflict of Interest: The editor in chief has reviewed the conflict of interest checklist provided by the authors and has determined that the authors have no financial or any other kind of personal conflicts with this paper. This research was supported by Canadian Institutes of Health Research Operating Grant FRN-102523. Author Contributions: Cole: study concept, obtaining funding, study implementation, data collection, data analysis, writing of the paper. Bailey: study concept, obtaining funding, data collection, approval of final version of the paper. Bonnycastle: study concept, obtaining funding, data collection, data analysis, approval of final version of the paper. McCusker: obtaining funding, data analysis, approval of final version of the paper. Fung: data collection, data analysis, approval of final version of the paper. Ciampi, Belzile, Bai: data analysis, approval of final version of the paper. Sponsor's Role: The funding organization approved the design of the study but had no role in the conduct of the study; collection, management, analysis, or interpretation of the data; preparation, review, or approval of the manuscript; of decision to submit the manuscript for publication.
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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 | 0,006 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,050 |
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 ».