Diagnostic yield of <scp>CT</scp> head in delirium and altered mental status—A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background CT head is commonly performed in the setting of delirium and altered mental status (AMS), with variable yield. We aimed to evaluate the yield of CT head in hospitalized patients with delirium and/or AMS across a variety of clinical settings and identify factors associated with abnormal imaging. Methods We included studies in adult hospitalized patients, admitted to the emergency department (ED) and inpatient medical unit (grouped together) or the intensive care unit (ICU). Patients had a diagnosis of delirium/AMS and underwent a CT head that was classified as abnormal or not. We searched Medline, Embase and other databases (informed by PRISMA guidelines) from inception until November 11, 2021. Studies that were exclusively performed in patients with trauma or a fall were excluded. A meta‐analysis of proportions was performed; the pooled proportion of abnormal CTs was estimated using a random effects model. Heterogeneity was determined via the I 2 statistic. Factors associated with an abnormal CT head were summarized qualitatively. Results Forty‐six studies were included for analysis. The overall yield of CT head in the inpatient/ED was 13% (95% CI: 10.2%–15.9%) and in ICU was 17.4% (95% CI: 10%–26.3%), with considerable heterogeneity (I 2 96% and 98% respectively). Heterogeneity was partly explained after accounting for study region, publication year, and representativeness of the target population. Yield of CT head diminished after year 2000 (19.8% vs. 11.1%) and varied widely depending on geographical region (8.4%–25.9%). The presence of focal neurological deficits was a consistent factor that increased yield. Conclusion Use of CT head to diagnose the etiology of delirium and AMS varied widely and yield has declined. Guidelines and clinical decision support tools could increase the appropriate use of CT head in the diagnostic etiology of delirium/AMS.
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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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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; 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 ».