A roadmap to advance delirium research: Recommendations from the NIDUS Scientific Think Tank
Notice bibliographique
Résumé
Delirium is an acute disorder of attention and cognition. It occurs across the life span, yet it is particularly common among older adults, and is closely linked with underlying neurocognitive disorders. Evidence is mounting that intervening on delirium may represent an important opportunity for delaying the onset or progression of dementia. To accelerate the current understanding of delirium, the Network for Investigation of Delirium: Unifying Scientists (NIDUS) held a conference "Advancing Delirium Research: A Scientific Think Tank" in June 2019. This White Paper encompasses the major knowledge and research gaps identified at the conference: advancing delirium definition and measurement, understanding delirium pathophysiology, and prevention and treatment of delirium. A roadmap of research priorities is proposed to advance the field in a systematic, interdisciplinary, and coordinated fashion. A call is made for an international consortium and biobank targeted to delirium, as well as a public health campaign to advance the field.
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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 | 0,208 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,025 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,059 | 0,070 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,019 |
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 ».