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Enregistrement W4294869620 · doi:10.25259/ijpc_114_2022

Prevalence of Delirium in Advance Cancer Patients Admitted in Hospice Centre and Outcome after Palliative Intervention

2022· article· en· W4294869620 sur OpenAlexaboutno aff
Kikato V. Chishi, Bhavna Patel, Ravi A. Umrania, Varun Shaileshbhai Yadav, Lekha V. Raval

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Palliative Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeliriumIntervention (counseling)Palliative careHospice careCancerOutcome (game theory)Intensive care medicineFamily medicinePsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The assessment of prevalence of delirium in advanced cancer patients admitted in hospice centre and outcome after palliative intervention. The possible related risk factors for development of delirium. Material and Methods: This was prospective analytic study done at hospice centre attached with tertiary cancer hospital in Ahmedabad during August 2019 - July 2021. This study was approved by the Institutional Review Committee. We selected patients according to following inclusion criteria (all patient admitted to hospice centre above 18 years, with advance cancer disease and on best supportive care) and exclusion criteria (Lack of informed consent, Inability to participate in study due to mentally retard or coma). The following information were collected: age, gender, address, type of cancer, comorbidities, history of substance abuse, history of (h/o) palliative chemotherapy or radiotherapy within last 3month, general condition, ESAS (Edmonton symptom assessment scale), ECOG (Eastern cooperative oncology group), PaP score (palliative prognostic score), medication including opioids, NSAIDs (Non-steroidal anti-inflammatory drugs), steroids, antibiotic, adjuvant analgesic, PPI (Proton pump inhibitor), anti-emetic etc. Delirium diagnosis was based on diagnostic criterion of DSM-IV text revised and MDAS. Results: In our study we found prevalence of delirium was 31.29% in advanced cancer patients admitted to hospice centre. We found most common type of delirium is hypoactive (34.7%) and mixed subtype (34.7%) followed by hyperactive (30.4%) delirium. Resolution of delirium was higher among hyperactive delirium (78.57%) followed by mixed subtype (50%) and hypoactive (12.5%). Mortality was higher among patient with hypoactive subtype (81.25%) followed by mixed (43.75%) and hyperactive delirium (14.28%). Conclusion: An identification and assessment of delirium is vital for acceptable end of life care within the palliative care in light of the fact that the presence of delirium is related with morbidity, mortality, prolonged ICU hospitalization, expanded time on a ventilator, and by and large more prominent medical services costs. Clinicians should utilize one of a few approved delirium assessment tools to help evaluate and archive cognitive function. Prevention and recognizing the clinical reason for delirium are generally the best method for diminishing the morbidity from delirium. The study results demonstrate that multi component delirium management or projects are generally proficient to lessen the prevalence and negative outcomes of delirium. It was found that palliative care intervention has quite a positive outcome as it not only focus on the mental health of the patients but also of family members who go through the same amount of distress and also help them to communicate properly and manage to settle the mental state and end the life without pain and distress.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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