Delirium Assessment Tools for Use in Critically Ill Adults: A Psychometric Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium is highly prevalent in critically ill patients. Its detection with valid tools is crucial. OBJECTIVE: To analyze the development and psychometric properties of delirium assessment tools for critically ill adults. METHODS: Databases were searched to identify relevant studies. Inclusion criteria were English language, publication before January 2015, 30 or more patients, and patient population of critically ill adults (>18 years old). Search terms were delirium, scales, critically ill patients, adult, validity, and reliability. Thirty-six manuscripts were identified, encompassing 5 delirium assessment tools (Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit (CAM-ICU), Cognitive Test for Delirium, Delirium Detection Score, Intensive Care Delirium Screening Checklist (ICDSC), and Nursing Delirium Screening Scale). Two independent reviewers analyzed the psychometric properties of these tools by using a standardized scoring system (range, 0-20) to assess the tool development process, reliability, validity, feasibility, and implementation of each tool. RESULTS: Psychometric properties were very good for the CAM-ICU (19.6) and the ICDSC (19.2), moderate for the Nursing Delirium Screening Scale (13.6), low for the Delirium Detection Score (11.2), and very low for the Cognitive Test for Delirium (8.2). CONCLUSIONS: The results indicate that the CAM-ICU and the ICDSC are the most valid and reliable delirium assessment tools for critically ill adults. Additional studies are needed to further validate these tools in critically ill patients with neurological disorders and those at various levels of sedation or consciousness.
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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 | 0,020 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».