Partnering With Family Members to Detect Delirium in Critically Ill Patients*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the diagnostic accuracy of family-administered tools to detect delirium in critically ill patients. DESIGN: Diagnostic accuracy study. SETTING: Large, tertiary care academic hospital in a single-payer health system. PATIENTS: Consecutive, eligible patients with at least one family member present (dyads) and a Richmond Agitation-Sedation Scale greater than or equal to -3, no primary direct brain injury, the ability to provide informed consent (both patient and family member), the ability to communicate with research staff, and anticipated to remain admitted in the ICU for at least a further 24 hours to complete all assessments at least once. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Family-administered delirium assessments (Family Confusion Assessment Method and Sour Seven) were completed once daily. A board-certified neuropsychiatrist and team of ICU research nurses conducted the reference standard assessments of delirium (based on Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders, Fifth Edition, criteria) once daily for a maximum of 5 days. The mean age of the 147 included patients was 56.1 years (SD, 16.2 yr), 61% of whom were male. Family members (n = 147) were most commonly spouses (n = 71, 48.3%) of patients. The area under the receiver operating characteristic curve on the Family Confusion Assessment Method was 65.0% (95% CI, 60.0-70.0%), 71.0% (95% CI, 66.0-76.0%) for possible delirium (cutpoint of 4) on the Sour Seven and 67.0% (95% CI, 62.0-72.0%) for delirium (cutpoint of 9) on the Sour Seven. These area under the receiver operating characteristic curves were lower than the Intensive Care Delirium Screening Checklist (standard of care) and Confusion Assessment Method for ICU. Combining the Family Confusion Assessment Method or Sour Seven with the Intensive Care Delirium Screening Checklist or Confusion Assessment Method for ICU resulted in area under the receiver operating characteristic curves that were not significantly better, or worse for some combinations, than the Intensive Care Delirium Screening Checklist or Confusion Assessment Method for ICU alone. Adding the Family Confusion Assessment Method and Sour Seven to the Intensive Care Delirium Screening Checklist and Confusion Assessment Method for ICU improved sensitivity at the expense of specificity. CONCLUSIONS: Family-administered delirium detection is feasible and has fair, but lower diagnostic accuracy than clinical assessments using the Intensive Care Delirium Screening Checklist and Confusion Assessment Method for ICU. Family proxy assessments are essential for determining baseline cognitive function. Engaging and empowering families of critically ill patients warrant further study.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».