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Enregistrement W2507212745 · doi:10.1186/s13643-016-0327-0

Comparison of pharmacological and non-pharmacological interventions to prevent delirium in critically ill patients: a protocol for a systematic review incorporating network meta-analyses

2016· review· en· W2507212745 sur OpenAlexafffund
Lisa Burry, Brian Hutton, Melanie Guenette, David Williamson, Sangeeta Mehta, Ingrid Egerod, Salmaan Kanji, Neill K. J. Adhikari, David Moher, Claudio M. Martin, Louise Rose

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteSunnybrook Health Science CentreUniversité de MontréalToronto East General HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaHôpital du Sacré-Cœur de MontréalOttawa HospitalHealth Sciences CentreMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineDeliriumCritically illProtocol (science)Meta-analysisIntensive care medicinePsychological interventionCritical illnessAlternative medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Delirium is characterized by acute changes in mental status including inattention, disorganized thinking, and altered level of consciousness, and is highly prevalent in critically ill adults. Delirium has adverse consequences for both patients and the healthcare system; however, at this time, no effective treatment exists. The identification of effective prevention strategies is therefore a clinical and research imperative. An important limitation of previous reviews of delirium prevention is that interventions were considered in isolation and only direct evidence was used. Our systematic review will synthesize all existing data using network meta-analysis, a powerful statistical approach that enables synthesis of both direct and indirect evidence. METHODS: We will search Ovid MEDLINE, CINAHL, Embase, PsycINFO, and Web of Science from 1980 to March 2016. We will search the PROSPERO registry for protocols and the Cochrane Library for published systematic reviews. We will examine reference lists of pertinent reviews and search grey literature and the International Clinical Trials Registry Platform for unpublished studies and ongoing trials. We will include randomized and quasi-randomized trials of critically ill adults evaluating any pharmacological, non-pharmacological, or multi-component intervention for delirium prevention, administered in or prior to (i.e., peri-operatively) transfer to the ICU. Two authors will independently screen search results and extract data from eligible studies. Risk of bias assessments will be completed on all included studies. To inform our network meta-analysis, we will first conduct conventional pair-wise meta-analyses for primary and secondary outcomes using random-effects models. We will generate our network meta-analysis using a Bayesian framework, assuming a common heterogeneity parameter across all comparisons, and accounting for correlations in multi-arm studies. We will perform analyses using WinBUGS software. DISCUSSION: This systematic review will address the existing knowledge gap regarding best practices for delirium prevention in critically ill adults by synthesizing evidence from trials of pharmacological, non-pharmacological, and multi-component interventions administered in or prior to transfer to the ICU. Use of network meta-analysis will clarify which delirium prevention strategies are most effective in improving clinical outcomes while causing least harm. The network meta-analysis is a novel approach and will provide knowledge users and decision makers with comparisons of multiple interventions of delirium prevention strategies. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42016036313.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0290,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,390
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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