Outcomes and measures of delirium interventional studies in palliative care to inform a core outcome set: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Trials of interventions for delirium in various patient populations report disparate outcomes and measures but little is known about those used in palliative care trials. A core outcome set promotes consistency of outcome selection and measurement. Aim: To inform core outcome set development by examining outcomes, their definitions, measures and time-points in published palliative care studies of delirium prevention or treatment delirium interventions. Design: Prospectively registered systematic review adhering to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. Data sources: We searched six electronic databases (1980–November 2020) for original studies, three for relevant reviews and the International Clinical Trials Registry Platform for unpublished studies and ongoing trials. We included randomised, quasi-randomised and non-randomised intervention studies of pharmacological and non-pharmacological delirium prevention and/or treatment interventions. Results: From 13/3244 studies (2863 adult participants), we identified 9 delirium-specific and 13 non-delirium specific outcome domains within eight Core Outcome Measures in Effectiveness Trials (COMET) taxonomy categories. There were multiple and varied outcomes and time points in each domain. The commonest delirium specific outcome was delirium severity ( n = 7), commonly using the Memorial Delirium Assessment Scale (6/8 studies, 75%). Four studies reported delirium incidence. Non-delirium specific outcomes included mortality, agitation, adverse events, other symptoms and quality of life. Conclusion: The review identified few delirium interventions with heterogeneity in outcomes, their definition and measurement, highlighting the need for a uniform approach. Findings will inform the next stage to develop consensus for a core outcome set to inform delirium interventional palliative care research.
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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 | 0,001 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».