Validation of the Malay 3-Minute Diagnostic Interview for Confusion Assessment Method in a surgical population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Delirium is a common postoperative complication among elderly which can be easily missed and leads to poorer outcomes. The 3-Minute Diagnostic Assessment for Confusion Assessment Method (3D-CAM) is a short and structured tool to assess delirium by healthcare staff with minimal training. This study aimed to validate the translated Malay 3D-CAM (M3D-CAM) in postoperative surgical patients. Methods: In this prospective diagnostic study, 3D-CAM was translated into Malay and two assessors (1 and 2) independently interviewed surgical patients above 65 years old with M3D-CAM on postoperative day one. A psychiatrist diagnosed postoperative delirium according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders 5th Edition (DSM-5) as the reference standard. The sequence of examinations was done randomly with all results blinded to each other and the diagnostic characteristics of M3D-CAM analysed with k coefficient used to evaluate reliability. Results: A total of 427 patients were screened, 111 recruited with a final 100 paired interviews completed. Their mean age was 72 (± 6) years old. Two-thirds of patients were proficient in Malay and English, therefore assessed in both 3D-CAM and M3D-CAM. Delirium was identified in 11% and 12% of patients by assessors 1 and 2 respectively while compared to DSM-5, M3D-CAM had 80% and 90% sensitivity with 96.7% and 97.7% specificity. M3D-CAM had excellent inter-rater reliability (85%), substantial parallel reliability (70%) and features 1 and 3 with substantial parallel agreement (p <0.001). Conclusion: This study demonstrated that M3D-CAM is reliable and valid for delirium assessment in the postoperative setting.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».