Risk factors and outcomes among delirium subtypes in adult ICUs: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Use systematic review methodology to summarize risk factors and outcomes for each delirium subtype (hypoactive, hyperactive and mixed) in an adult ICU population. MATERIALS AND METHODS: We searched the MEDLINE, Embase, CINAHL, SCOPUS, Web of Science and PsycINFO databases from database inception until August 13, 2018, with no restrictions. RESULTS: Of 9635 abstracts, 20 studies were included. Older age was not associated with any delirium subtype in 4/7 (57%) studies. Sex was not associated with any delirium subtype in 4/4 (100%) studies. Mortality was consistently associated with hypoactive delirium in 4/7 (57%) studies. The evidence supporting the association of APACHE-II score, mechanical ventilation, length of stay, duration of delirium and removal of tubes were inconsistent across studies. CONCLUSIONS: Although included studies reported on many subtype-specific risk factors and outcomes, heterogeneity in reporting and methodological quality limited the generalizability of the results and the evidence for many subtype-specific risk factors or outcomes is inconsistent across studies. Standardized methodology and the creation of a universal template for collecting data in ICU delirium studies are essential moving forward; helping to identify subtype-specific risk factors or outcomes and strengthen the association of potential risk factors or outcomes.
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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 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».