MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2752840833 · doi:10.4037/ajcc2017677

Psychotropic Drug Use in Physically Restrained, Critically Ill Adults Receiving Mechanical Ventilation

2017· article· en· W2752840833 sur OpenAlexaff
Melanie Guenette, Lisa Burry, Alexandra Cheung, Tara Farquharson, Marlene Traille, Ioanna Mantas, Sangeeta Mehta, Louise Rose

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Critical Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionMechanical ventilationObservational studyInterquartile rangeSedationPsychotropic drugEmergency medicineDrugPsychomotor agitationIntensive care medicineAnesthesiaPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Restraining therapies (physical or pharmacological) are used to promote the safety of both patients and health care workers. Some guidelines recommend nonpharmacological or pharmacological interventions be used before physical restraints in critically ill patients. OBJECTIVES: To characterize psychotropic drug interventions before and after use of physical restraints in critically ill adults receiving mechanical ventilation. METHODS: A single-center, prospective, observational study documenting psychotropic drug use and Sedation-Agitation Scale (SAS) scores in the 2 hours before and the 6 hours after application of physical restraints. RESULTS: = .001). Fifty patients had SAS scores from both time periods; 16% remained oversedated, 24% were appropriately sedated, and 16% remained agitated in both time periods. Patients became oversedated (20%), more agitated (10%), less agitated (8%), and less sedated (6%) after restraint use. CONCLUSIONS: Psychotropic drug interventions (mostly using opioids) were more common after use of physical restraints. Some patients may be physically restrained for anticipated treatment interference without consideration of pharmacological options and without documented agitation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Critical CareMême sujetHealthcare Decision-Making and RestraintsTravaux en français237 207