The association of delirium severity with patient and health system outcomes in hospitalised patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: delirium is an acute state of confusion that affects >20% of hospitalised patients. Recent literature indicates that more severe delirium may lead to worse patient outcomes and health system outcomes, such as increased mortality, cognitive impairment and length of stay (LOS). METHODS: using systematic review methodology, we summarised associations between delirium severity and patient or health system outcomes in hospitalised adults. We searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL and Scopus databases with no restrictions, from inception to 25 October 2018. We included original observational research conducted in hospitalised adults that reported on associations between delirium severity and patient or health system outcomes. Quality of included articles was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. The level of evidence was quantified based on the consistency of findings and quality of studies reporting on each outcome. RESULTS: we included 20 articles evaluating associations that reported: mortality (n = 11), cognitive ability (n = 3), functional ability (n = 3), patient distress (n = 1), quality of life (n = 1), hospital LOS (n = 4), intensive care unit (ICU) LOS (n = 2) and discharge home (n = 2). There was strong-level evidence that delirium severity was associated with increased ICU LOS and a lower proportion of patients discharged home. There was inconclusive evidence for associations between delirium severity and mortality, hospital LOS, functional ability, cognitive ability, patient distress and quality of life. CONCLUSION: delirium severity is associated with increased ICU LOS and a lower proportion of patients discharged home. Delirium severity may be a useful adjunct to existing delirium screening to determine the burden to health care system resources.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».