Risk factors for delirium in adult patients receiving specialist palliative care: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium is common and distressing for patients receiving palliative care. Interventions targetting modifiable risk factors in other settings have been shown to prevent delirium. Research on delirium risk factors in palliative care can inform context-specific risk-reduction interventions. AIM: To investigate risk factors for the development of delirium in adult patients receiving specialist palliative care. DESIGN: Systematic review and meta-analysis (PROSPERO CRD42019157168). DATA SOURCES: CINAHL, Cochrane Database of Systematic Reviews, Embase, MEDLINE and PsycINFO (1980-2021) were searched for studies reporting the association of risk factors with delirium incidence/prevalence for patients receiving specialist palliative care. Study risk of bias and certainty of evidence for each risk factor were assessed. RESULTS: Of 28 included studies, 16 conducted only univariate analysis, 12 conducted multivariate analysis. The evidence for delirium risk factors was limited with low to very low certainty. POTENTIALLY MODIFIABLE RISK FACTORS: Opioids and lower performance status were positively associated with delirium, with some evidence also for dehydration, hypoxaemia, sleep disturbance, liver dysfunction and infection. Mixed, or very limited, evidence was found for some factors targetted in multicomponent prevention interventions: sensory impairments, mobility, catheter use, polypharmacy (single study), pain, constipation, nutrition (mixed evidence). NON-MODIFIABLE RISK FACTORS: Older age, male sex, primary brain cancer or brain metastases and lung cancer were positively associated with delirium. CONCLUSIONS: Findings may usefully inform interventions to reduce delirium risk but more high quality prospective cohort studies are required to enable greater certainty about associations of different risk factors with delirium during specialist palliative care.
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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 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».