Comparison of pharmacological and non-pharmacological interventions to prevent delirium in critically ill patients: a protocol for a systematic review incorporating network meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
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lists of pertinent reviews and search grey literature and the International Clinical Trials Registry Platform for unpublished studies and ongoing trials.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.
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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 | 0,008 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».