Detecting Delirium in Hospitalized Elderly Patients: A Review of Practice Compliance
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Ontario Senior Friendly Hospital Strategy recognizes delirium prevention and management as a top priority and recommends implementation of delirium screening as well as management protocols. This strategy proposes that hospitals monitor 2 specific indicators: (1) rate of baseline delirium screening and (2) rate of hospital-acquired delirium. Objective: To (1) determine compliance with the Ontario Senior Friendly Hospital Strategy indicators; (2) describe the use of pharmacological and nonpharmacological interventions for management of delirious patients; and (3) identify predictors of screening compliance. Methods: We conducted a retrospective review of patients aged ≥65 years admitted to 4 different inpatient units for ≥48 hours. Data were extracted for 7 two-month time blocks chosen between September 2010 and October 2013, following the implementation of various geriatric and delirium related initiatives at the hospital. Results: A total of 786 patients met study inclusion criteria. Overall, 68.2% had baseline delirium screening (indicator 1), with screening rates increasing over time ( P < .001). Inpatient unit and year of study were both statistically significant predictors of delirium screening. Among those screened, the overall rate of hospital-acquired delirium was 17.2% (indicator 2). Early mobilization and device removal were the most common nonpharmacological interventions, while initiation of an antipsychotic and discontinuation of benzodiazepines were the most common pharmacological interventions. Conclusions: Although the rates of baseline delirium screening have significantly increased over the sampled time period, rates are still below the averages referenced in other literature. Our study suggests we need additional efforts to improve compliance with delirium screening in our institution.
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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 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».