Precipitants of Delirium in Older Inpatients Admitted in Surgery for Post-Fall Hip Fracture: An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hip fractures precipitate several acute adverse outcomes in elderly people, thus leading to chronic adverse outcomes. OBJECTIVES: The objective of our study was to examine the clinical characteristics associated with incident delirium in community dwelling elderly individuals who have a hip fracture. DESIGN: Retrospective observational cohort study. SETTING: Data was collected from an academic tertiary hospital affiliated with McGill University. PARTICIPANTS: 114 elderly individuals who were above 65 years of age, who underwent surgery for a fractured hip. MEASUREMENTS: The main outcome variable was incident delirium, which was assessed by chart reviews of notes and observations recorded by nurses and physicians when patients were admitted post operatively to the surgical unit. Covariates included age, sex, length of stay, delay to surgery, number of medical comorbidities, number of medications and hip fracture location, and were extracted from medical records. Baseline mobility and functional status, preoperative cognitive impairment, postoperative complications, regular psychotropic medications, psychotropic medications in hospital, and location of discharge were also assessed through chart review. RESULTS: The results demonstrated that 17.5% of participants with a diagnosis of delirium had a longer length of hospitalization (p = 0.01), a lower baseline functional status (p = 0.03) and pre-operative cognitive impairment (p = 0.01). Patients receiving new psychotropic medications in hospital were more likely to have delirium (OR = 4.6, p = 0.01) which was independent of pre-operative cognitive impairment. CONCLUSION: We have shown that an association exists between psychotropic medication prescription and incident delirium in patients with hip fractures, even when adjusting for cognitive impairment. Hence, the prescription of psychotropic drugs should be judicious in these patients so as minimize the risk of adverse outcomes.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».