Reporting of Outcomes and Outcome Measures in Studies of Interventions to Prevent and/or Treat Delirium in the Critically Ill: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To inform development of a core outcome set, we evaluated the scope and variability of outcomes, definitions, measures, and measurement time-points in published clinical trials of pharmacologic or nonpharmacologic interventions, including quality improvement projects, to prevent and/or treat delirium in the critically ill. DATA SOURCES: We searched electronic databases, systematic review repositories, and trial registries (1980 to March 2019). STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: We included randomized, quasi-randomized, and nonrandomized intervention studies of pharmacologic and nonpharmacologic interventions. We extracted data on study characteristics, verbatim descriptions of study outcomes, and measurement characteristics. We assessed quality of outcome reporting using the Management of Otitis Media with Effusion in Children with Cleft Palate study scoring system; risk of bias and study quality using the Cochrane tool and Scottish Intercollegiate Guidelines Network checklists. We categorized reported outcomes using Core Outcome Measures in Effectiveness Trials taxonomy. DATA SYNTHESIS: From 195 studies (1/195 pediatric) recruiting 74,632 participants and reporting a mean (SD) of 10 (6.2) outcome domains, we identified 12 delirium-specific outcome domains. Delirium incidence (147, 75% of studies), duration (67, 34%), and antipsychotic use (42, 22%) were most commonly reported. We identified a further 94 non-delirium-specific outcome domains within 19 Core Outcome Measures in Effectiveness Trials taxonomy categories. For both delirium-specific and nonspecific outcome domains, we found multiple outcomes in domains due to differing descriptions and time-points. The Confusion Assessment Method-ICU with Richmond Agitation-Sedation Scale to assess sedation was the most common measure used to ascertain delirium (51, 35%). Measurement generally began at randomization or ICU admission, and lasted from 1 to 30 days, ICU/hospital discharge. Frequency of measurement was highly variable with daily measurement and greater than daily measurement reported for 36% and 37% of studies, respectively. CONCLUSIONS: We identified substantial heterogeneity and multiplicity of outcome selection and measurement in published studies. These data will inform the consensus building stage of a core outcome set to inform delirium research in the critically ill.
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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 | 0,003 | 0,693 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».