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Enregistrement W3164103199 · doi:10.5770/cgj.24.469

A Non-Pharmacologic Approach to Manage Behaviours in Confused Medically Ill Older Adults in Acute Care

2021· article· en· W3164103199 sur OpenAlexafffundvenue
Monidipa Dasgupta, Lyndsay Beker, Kim Schlegel, Loretta M. Hillier, Lisa Joworski, Karli Crunican, Corrine Coulter

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensHamilton Health SciencesFanshawe CollegeLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)Acute careEmergency medicinePsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-pharmacological interventions are recommended to manage challenging behaviours among cognitively impaired older adults, however few studies have enrolled patients in acute care. This study aimed to determine the feasibility of implementing non-pharmacological interventions to manage behaviours in hospitalized older adults. METHOD: A self-identity approach was used to identify potentially engaging activities for 13 older medically ill adults admitted to acute hospital; these activities were trialed for a two-week period. Data were collected on frequency of intervention administration and assistance required, as well as frequency of behaviours and neuroleptic use in the seven days prior to and following the trial of activities. RESULTS: Per participant, 5-11 interventions were prescribed. Most frequently interventions were tried two or more times (46%); 9% were not tried at all. Staff or family assistance was not required for 27% of activities. The mean number of documented behaviours across participants was 4.8 ± 2.3 in the pre-intervention period and 2.1 ± 1.9 in the post-intervention period. Overall the interventions were feasible and did not result in increasing neuroleptic use. CONCLUSION: Non-pharmacologic interventions may be feasible to implement in acute care. More research in this area is justified.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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