Predictive Ability of a Serious Game to Identify Emergency Patients With Unrecognized Delirium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recognition of delirium in the emergency department (ED) is poor. Our objectives were to assess: (1) the diagnostic accuracy of the Predicting Emergency department Delirium with an Interactive Computer Tablet (PrEDICT) "serious game" to identify older ED patients with delirium compared to clinical recognition and (2) the feasibility of the PrEDICT application compared to existing tests of attention. DESIGN: Prospective observational study. SETTING: ED of a Canadian tertiary care center. PARTICIPANTS: We included ED patients, aged 70 years and older, with a minimum 4-hour stay. We excluded anyone with critical illness, communication barriers, and visual impairment or those unable to use a computer tablet. None had prevalent delirium by ED clinicians' routine clinical assessment. MEASUREMENTS: Participants were asked to tap targets on a tablet at four difficulty levels. Time and accuracy were automatically recorded. Other measures included the Confusion Assessment Method, the Delirium Severity Index, the Digit Vigilance Test (DVT), and the Choice Reaction Test (CRT). RESULTS: We enrolled 203 patients. Their average age was 80.6 years, 49.8% were female, and their average ED length of stay was 15.9 hours. Sixteen subjects had clinically unrecognized delirium, and 14 of them completed the PrEDICT game (87.5%). We developed a threshold score with 100% sensitivity (95% confidence interval [CI] = 76.8%-100.0%) and 59.7% specificity (95% CI = 52.3%-66.6%) to identify patients with clinically unrecognized delirium. The area under the curve was 0.86 (95% CI = 0.77-0.94). Completion rates were 196/203 (96.6%) for the PrEDICT serious game compared to 128/203 (63.1%) for the CRT and 51/203 (25.1%) for the DVT. CONCLUSION: Older ED patients were able to use our serious game, including 87.5% of those with clinically unrecognized delirium. The PrEDICT application has potential to act as a sensitive screening tool to identify older ED patients with clinically unrecognized delirium. J Am Geriatr Soc 67:2370-2375, 2019.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».