The CAM-ICU-7 and ICDSC as measures of delirium severity in critically ill adult patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In clinical practice, a dichotomous approach to delirium identification may no longer be relevant when existing delirium screening tools measure a range of scores. The objective of this study was to compare the Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit 7-item (CAM-ICU-7) and the Intensive Care Delirium Screening Checklist (ICDSC) as measures of the spectrum of delirium severity in critically ill adult patients. METHODS: In this cross-sectional study, 218 patients underwent 641 paired assessments by bedside nurses (ICDSC, as per usual care) and trained research assistants (CAM-ICU-7). Correlation between the CAM-ICU-7 and ICDSC scores was evaluated. Logistic regression was used to explore associations between CAM-ICU-7 or ICDSC score and length of ICU stay and mechanical ventilation (receipt, ≥96 hours). RESULTS: Delirium prevalence evaluated by the CAM-ICU-7 and ICDSC were 46.3% (95% CI:39.7-53.0) and 34.4% (95% CI:28.3-41.0). Prevalence of less than clinical threshold symptoms of delirium evaluated by the CAM-ICU-7 (score: 1-2) and ICDSC (score: 1-3) were 30.3% (95%CI:24.5-36.7) and 50.9% (95%CI:44.3-57.6). The CAM-ICU-7 and ICDSC had significant positive correlation (0.58, p<0.001). Agreement between the tools as measures of delirium was moderate (kappa = 0.51) and as measures of less than clinical threshold symptoms of delirium was fair (kappa = 0.21). Less than clinical threshold symptoms of delirium identified by the ICDSC, not CAM-ICU-7, were associated with prolonged length of ICU stay (≥7 days) in patients <65 years of age [Odds Ratio (OR) 9.2, 95% CI:2.5-34.0] and mechanical ventilation (receipt: OR 2.8, 95% CI:1.3-6.4; ≥96 hours: OR 6.6, 95% CI:1.9-22.9), when compared to patients with no delirium. CONCLUSIONS: The CAM-ICU-7 and ICDSC are measures of the spectrum of delirium severity that are closely correlated. Less than clinical threshold symptoms of delirium measure by the ICDSC is a better predictor of outcomes, when compared with the CAM-ICU-7.
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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 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».