Subsyndromal Delirium in Cardiac Surgery Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subsyndromal delirium (SSD), a subthreshold form of delirium, is related to longer length of stay and increased mortality rates among older adults. Risk factors and outcomes of SSD in cardiac surgery patients are not fully understood. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess and describe the characteristics and outcomes related to trajectories of SSD and delirium in cardiac surgery patients. METHODS: In this secondary analysis of a retrospective case-control (1:1) cohort study, SSD was defined as a score between 1 and 3 on the Intensive Care Delirium Screening Checklist paired with an absence of diagnosis of delirium on the day of assessment. Potential risk factors (eg, age) and outcomes (eg, mortality) were identified from existing literature. Patients were grouped into 4 trajectories: (1) without SSD or delirium, (2) SSD only, (3) both, and (4) delirium only. These trajectories were contrasted using analysis of variance or χ2 test. RESULTS: Among the cohort of 346 patients, 110 patients did not present with SSD or delirium, 62 presented with only SSD, 69 presented with both, and 105 presented with only delirium. In comparison with patients without SSD or delirium, patients with SSD presented preoperative risk factors known for delirium (ie, older age, higher European System for Cardiac Operative Risk Evaluation II) but underwent less complicated surgical procedures, received fewer transfusions postoperatively, and had a lower positive fluid balance postoperatively than patients who presented with delirium. Patients with both SSD and delirium had worse outcomes in comparison with those with delirium only. CONCLUSION: This study stresses the importance for healthcare professionals to identify SSD and prevent its progression to delirium.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».