Can we improve delirium prevention and treatment in the emergency department? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This systematic review was conducted to evaluate any interventions to prevent incident delirium, or shorten the duration of prevalent delirium, in older adults presenting to the emergency department (ED). Methods Health sciences librarian designed electronic searches were conducted from database inception through September 2021. Two authors reviewed studies, and included studies that evaluated interventions for the prevention and/or treatment of delirium and excluded non‐ED studies. The risk of bias (ROB) was evaluated by the Cochrane ROB tool or the Newcastle‐Ottawa (NOS) scale. Meta‐analysis was conducted to estimate a pooled effect of multifactorial programs on delirium prevention. Results Our search strategy yielded 11,900 studies of which 10 met study inclusion criteria. Two RCTs evaluated pharmacologic interventions for delirium prevention; three non‐RCTs employed a multi‐factorial delirium prevention program; three non‐RCTs evaluated regional anesthesia for hip fractures; and one study evaluated the use of Foley catheter, medication exposure, and risk of delirium. Only four studies demonstrated a significant impact on delirium incidence or duration of delirium—one RCT of melatonin reduced the incidence of delirium (OR 0.19, 95% CI 0.06 to 0.62), one non‐RCT study on a multi‐factorial program decreased inpatient delirium prevalence (41% to 19%) and the other reduced incident delirium (RR 0.37, 95% CI 0.22 to 0.61). One case–control study on the use of ED Foley catheters in the ED increased the duration of delirium (proportional OR 3.1, 95% CI 1.3 to 7.4). A pooled odds ratio for three multifactorial programs on delirium prevention was 0.46 (95% CI 0.31–0.68, I 2 = 0). Conclusion Few interventions initiated in the ED were found to consistently reduce the incidence or duration of delirium. Delirium prevention and treatment trials in the ED are still rare and should be prioritized for future 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».