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Enregistrement W3161631205 · doi:10.1186/s12877-021-02245-3

The frequency and quality of delirium documentation in discharge summaries

2021· article· en· W3161631205 sur OpenAlexafffund
Victoria L. Chuen, Adrian C.H. Chan, Jin Ma, Shabbir M.H. Alibhai, Vicky Chau

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity Health NetworkUniversity of SaskatchewanMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésDeliriumMedicineDocumentationChartMedical recordEmergency medicineMedical emergencyIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The National Institute for Health and Care Excellence recommends documenting all delirium episodes in the discharge summary using the term "delirium". Previous studies demonstrate poor delirium documentation rates in discharge summaries and no studies have assessed delirium documentation quality. The aim of this study was to determine the frequency and quality of delirium documentation in discharge summaries and explore differences between medical and surgical services. METHODS: This was a multi-center retrospective chart review. We included 110 patients aged ≥ 65 years identified to have delirium during their hospitalization using the Chart-based Delirium Identification Instrument (CHART-DEL). We assessed the frequency of any delirium documentation in discharge summaries, and more specifically, for the term "delirium". We evaluated the quality of delirium discharge documentation using the Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organization's framework for quality discharge summaries. Comparisons were made between medical and surgical services. Secondary outcomes included assessing factors influencing the frequency of "delirium" being documented in the discharge summary. RESULTS: We identified 110 patients with sufficient chart documentation to identify delirium and 80.9 % of patients had delirium documented in their discharge summary ("delirium" or other acceptable term). The specific term "delirium" was reported in 63.6 % of all delirious patients and more often by surgical than medical specialties (76.5 % vs. 52.5 %, p = 0.02). Documentation quality was significantly lower by surgical specialties in reporting delirium as a diagnosis (23.5 % vs. 57.6 %, p < 0.001), documenting delirium workup (23.4 % vs. 57.6 %, p = 0.001), etiology (43.3 % vs. 70.4 %, p = 0.03), treatment (36.7 % vs. 66.7 %, p = 0.02), medication changes (44.4 % vs. 100 %, p = 0.002) and follow-up (36.4 % vs. 88.2 %, p = 0.01). CONCLUSIONS: The frequency of delirium documentation is higher than previously reported but remains subpar. Medical services document delirium with higher quality, but surgical specialties document the term "delirium" more frequently. The documentation of delirium in discharge summaries must improve to meet quality standards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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