The consistent burden in published estimates of delirium occurrence in medical inpatients over four decades: a systematic review and meta-analysis study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Delirium is associated with a wide range of adverse patient safety outcomes, yet it remains consistently under-diagnosed. We undertook a systematic review of studies describing delirium in adult medical patients in secondary care. We investigated if changes in healthcare complexity were associated with trends in reported delirium over the last four decades. METHODS: We used identical criteria to a previous systematic review, only including studies using internationally accepted diagnostic criteria for delirium (the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders and the International Statistical Classification of Diseases). Estimates were pooled across studies using random effects meta-analysis, and we estimated temporal changes using meta-regression. We investigated publication bias with funnel plots. RESULTS: We identified 15 further studies to add to 18 studies from the original review. Overall delirium occurrence was 23% (95% CI 19-26%) (33 studies) though this varied according to diagnostic criteria used (highest in DSM-IV, lowest in DSM-5). There was no change from 1980 to 2019, nor was case-mix (average age of sample, proportion with dementia) different. Overall, risk of bias was moderate or low, though there was evidence of increasing publication bias over time. DISCUSSION: The incidence and prevalence of delirium in hospitals appears to be stable, though publication bias may have masked true changes. Nonetheless, delirium remains a challenging and urgent priority for clinical diagnosis and care pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».