Notice bibliographique
Résumé
Editor's note Delirium is one of the forgotten areas of therapeutics. It is observed frequently, often misinterpreted and misunderstood, but often mercifully disappears just as uncertainty about what to do gets stronger. This probably explains the relative paucity of evidence available about preferred treatments; delirium is a prelude to focused intervention rather than a clarion call for action. This chapter nonetheless indicates the beginnings of an evidence base for intervention that is of definite value. Introduction Delirium is associated with increased rates of mortality and medical complications, prolonged hospitalization, as well as cognitive and functional impairment. Symptoms of delirium can also cause significant distress and discomfort to both patients and their families. Unfortunately, delirium is commonly underdiagnosed by physicians. Recognition and appropriate treatment of delirium is essential to minimize associated morbidity. The treatment of delirium is to tackle the underlying cause. Identifying underlying aetiologies and their correction should always be foremost in the clinician's mind. The common causes include infection, drug intoxication, renal or hepatic insufficiency, vascular disease affecting the brain, and electrolyte disturbance, and the prevalence of the condition varies from 10% in young hospitalized medical patients to 80% in those who are terminally ill (Brown & Boyle, 2002). Delirium may cause agitation or psychotic symptoms, which puts patients or others at risk, affects their treatment, or may cause significant distress. In addition to environmental interventions, pharmacological treatment may be necessary to control these symptoms. Antipsychotics have been the mainstay of treatment for agitation and psychotic symptoms in delirium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,048 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».