The occurrence and timing of delirium in acute care hospitalizations in the last year of life: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium is a distressing neurocognitive disorder that is common among terminally ill individuals, although few studies have described its occurrence in the acute care setting among this population. AIM: To describe the prevalence of delirium in patients admitted to acute care hospitals in Ontario, Canada, in their last year of life and identify factors associated with delirium. DESIGN: Population-based retrospective cohort study using linked health administrative data. Delirium was identified through diagnosis codes on hospitalization records. SETTING/PARTICIPANTS: Ontario decedents (1 January 2014 to 31 December 2016) admitted to an acute care hospital in their last year of life, excluding individuals age of <18 years or >105 years at admission, those not eligible for the provincial health insurance plan between their hospitalization and death dates, and non-Ontario residents. RESULTS: Delirium was recorded as a diagnosis in 8.2% of hospitalizations. The frequency of delirium-related hospitalizations increased as death approached. Delirium prevalence was higher in patients with dementia (prevalence ratio: 1.43; 95% confidence interval: 1.36-1.50), frailty (prevalence ratio: 1.67; 95% confidence interval: 1.56-1.80), or organ failure-related cause of death (prevalence ratio: 1.23; 95% confidence interval: 1.16-1.31) and an opioid prescription (prevalence ratio: 1.17; 95% confidence interval: 1.12-1.21). Prevalence also varied by age, sex, chronic conditions, antipsychotic use, receipt of long-term care or home care, and hospitalization characteristics. CONCLUSION: This study described the occurrence and timing of delirium in acute care hospitals in the last year of life and identified factors associated with delirium. These findings can be used to support delirium prevention and early detection in the hospital setting.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».