Delirium in Psychiatric Inpatients: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the clinical and pharmacoepidemiological determinants of delirium in a psychiatric inpatient population. METHOD: A case-control study design was used. Potential cases and potential controls were identified using hospital discharge data. The clinical record of each subject was reviewed using a validated protocol to confirm case and control status. Subsequently, exposure data were recorded from clinical records. RESULTS: Subjects admitted to hospital with delirium tended to be older, to have pre-existing cognitive deficits, and to have diagnoses of substance use disorders. Subjects who developed delirium after their admission to hospital were older than control subjects, more likely to have a history of cognitive impairment, and were significantly more likely to be treated during the hospitalization with lithium or anticholinergic antiparkinsonian medications. Antipsychotic medication exposures were also associated with delirium, but only at standard or above-standard dosage levels. Antidepressant and sedative-hypnotic medications were not associated with delirium. CONCLUSIONS: These findings indicate that using conservative dosages of antipsychotic medications and minimizing the use of anticholinergic medications for parkinsonian symptoms may help to prevent delirium in psychiatric inpatients. Anticonvulsant mood stabilizers may convey less delirium risk than lithium. Antidepressant medications and sedative-hypnotics were not important determinants of delirium in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».