A Systematic Review of Risk Factors for Sleep Disruption in Critically Ill Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Numerous risk factors for sleep disruption in critically ill adults have been described. We performed a systematic review of all risk factors associated with sleep disruption in the ICU setting. DATA SOURCES: PubMed, EMBASE, CINAHL, Web of Science, Cochrane Central Register for Controlled Trials, and Cochrane Database of Systematic Reviews. STUDY SELECTION: English-language studies of any design published between 1990 and April 2018 that evaluated sleep in greater than or equal to 10 critically ill adults (> 18 yr old) and investigated greater than or equal to 1 potential risk factor for sleep disruption during ICU stay. We assessed study quality using Newcastle-Ottawa Scale or Cochrane Risk of Bias tool. DATA EXTRACTION: We abstracted all data independently and in duplicate. Potential ICU sleep disruption risk factors were categorized into three categories based on how data were reported: 1) patient-reported reasons for sleep disruption, 2) patient-reported ratings of potential factors affecting sleep quality, and 3) studies reporting a statistical or temporal association between potential risk factors and disrupted sleep. DATA SYNTHESIS: Of 5,148 citations, we included 62 studies. Pain, discomfort, anxiety/fear, noise, light, and ICU care-related activities are the most common and widely studied patient-reported factors causing sleep disruption. Patients rated noise and light as the most sleep-disruptive factors. Higher number of comorbidities, poor home sleep quality, home sleep aid use, and delirium were factors associated with sleep disruption identified in available studies. CONCLUSIONS: This systematic review summarizes all premorbid, illness-related, and ICU-related factors associated with sleep disruption in the ICU. These findings will inform sleep promotion efforts in the ICU and guide further research in this field.
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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 | 0,001 | 0,573 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle