Nu-DESC DK: the Danish version of the nursing delirium screening scale (nu-DESC)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium is one of the most common complications among elderly hospitalized patients, postoperative patients and patients on intensive care units with a prevalence between 11 and 80%. Delirium is associated with higher morbidity and mortality. Reliable instruments are required to detect delirium at an early time point. The Nursing-Delirium Screening Scale (Nu-DESC) is a screening tool with high sensitivity and good specificity. However, there is currently no official translation after ISPOR guidelines of any Danish delirium assessment tools available. Thereby hampering the implementation of 2017 ESA-Guidelines on postoperative Delirium in the clinical routine. The aim of this study is to provide an official translation and evaluation of the Nu-DESC into Danish following the ISPOR process. METHODS: The Nu-DESC was translated after International Society for Pharmacoecomonics and Outcome Research (ISPOR) guidelines to Danish after permission of the original author, and is evaluated by medical staff and finally approved by the original author. RESULTS: All steps of the ISPOR guideline were consecutively followed, without any major problems. The evaluation of the Nu-DESC DK regarding its intelligibility and feasibility showed no statistically significant differences between nurses and medical doctors ratings. The translation was authorized and approved by the original author. CONCLUSION: This study provides the Nu-DESC DK, an official Danish delirium screening instrument, which can detect all psychomotor types of delirium.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».