Delirium: non-pharmacological and pharmacological management
Notice bibliographique
Résumé
Delirium is an acute onset, fluctuant, confusional state with cognitive, emotional, perceptual, psychomotor and sleep–wake cycle disturbances. It is often worse in the evening and at night, particularly with underlying dementia.1 Delirium is often not diagnosed due to fluctuating signs and symptoms. The most common clinical subtype in palliative care is hypoactive delirium, with reduced psychomotor activity.2 Delirium is especially common in palliative care, almost ubiquitous towards the end of life; up to 88% of patients develop delirium in the last weeks to hours of life.3 Older age and dementia are major risk factors. Current and projected demographic changes, with an increased elderly population, signal a need for physicians to have a better awareness of delirium diagnosis and assessment. A high level of suspicion and multidisciplinary team involvement is needed in diagnosis and management. The primary management is rapid diagnosis, as mortality increases with delay. This includes history (importantly collateral histories from carers, family and staff), examination and appropriate investigation (according to goals of care). The aim is to make the diagnosis and if possible confirm the cause(s). It is also important to determine the impact on the patient and family/carer and ascertain their needs. Delirium screening and diagnostic tools can help improve diagnosis but seldom used.4 Clinicians should use low burden validated screening tools including the Single Question in Delirium, Nursing Delirium Screening Scale, Delirium Observation Screening Scale and the Confusion Assessment Method (CAM).2 The CAM needs proper training. The 4AT assesses cognition (specifically attention) and is popular in elderly medicine. Currently, it has not been formally validated in palliative care patients but has been used in a hospice setting.5 Diagnostic criteria appear in the …
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».