Delirium as a Presenting Symptom of COVID–19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium is a common neurologic manifestation of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in older adults who present to the emergency department (ED). OBJECTIVE: To investigate clinical characteristics associated with delirium as a presenting symptom of COVID-19 in older adults and develop a logistic regression to predict the likelihood of delirium. METHOD: We compared clinical characteristics in an age- and gender-matched sample of 68 delirious individuals with 68 nondelirious individuals (Mage = 78) who presented to the ED with COVID-19. RESULTS: The delirious group was more likely to have neurologic, psychiatric, and cardiovascular comorbidities; a prior history of delirium; and deliriogenic medications in their medication list. They were less likely to present with respiratory symptoms and more likely to present with sepsis, hypoxia, higher heart rate, and higher sodium. The delirious group had higher mortality (51%) than the nondelirious group (32%). Delirium developed within an average of 2 days of initial COVID-19 symptom onset, with symptom onset to ED within an average of 4 days and symptom onset to death within an average of 11 days. Logistic regression based on five delirium predictors correctly predicted 80% of those with delirium (75% sensitivity at 86% specificity). CONCLUSION: Our results are largely consistent with prior studies and suggest that delirium is a common, early occurring, and lethal manifestation of COVID-19 in older adults presenting to the ED, in most cases causing acute on chronic neurocognitive dysfunction strongly influenced by inflammatory and hypoxic-ischemic mechanisms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».