Delirium and Associated Length of Stay and Costs in Critically Ill Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Delirium frequently affects critically ill patients in the intensive care unit (ICU). The purpose of this study is to evaluate the impact of delirium on ICU and hospital length of stay (LOS) and perform a cost analysis. Materials and Methods. Prospective studies and randomized controlled trials of patients in the ICU with delirium published between January 1, 2015, and December 31, 2020, were evaluated. Outcome variables including ICU and hospital LOS were obtained, and ICU and hospital costs were derived from the respective LOS. Results. Forty-one studies met inclusion criteria. The mean difference of ICU LOS between patients with and without delirium was significant at 4.77 days ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo><</a:mo> <a:mn>0.001</a:mn> </a:math> ); for hospital LOS, this was significant at 6.67 days ( <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>p</c:mi> <c:mo><</c:mo> <c:mn>0.001</c:mn> </c:math> ). Cost data were extractable for 27 studies in which both ICU and hospital LOS were available. The mean difference of ICU costs between patients with and without delirium was significant at $3,921 ( <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>p</e:mi> <e:mo><</e:mo> <e:mn>0.001</e:mn> </e:math> ); for hospital costs, the mean difference was $5,936 ( <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mi>p</g:mi> <g:mo><</g:mo> <g:mn>0.001</g:mn> </g:math> ). Conclusion. ICU and hospital LOS and associated costs were significantly higher for patients with delirium, compared to those without delirium. Further research is necessary to elucidate other determinants of increased costs and cost-reducing strategies for critically ill patients with delirium. This can provide insight into the required resources for the prevention of delirium, which may contribute to decreasing healthcare expenditure while optimizing the quality of care.
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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 | 0,002 | 0,669 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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