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Enregistrement W4312105269 · doi:10.1093/geroni/igac059.1022

DELIRIUM SUPERIMPOSED ON DEMENTIA IN POST-ACUTE CARE: NURSE DOCUMENTATION OF SYMPTOMS AND INTERVENTIONS

2022· article· en· W4312105269 sur OpenAlexaff
Andrea Yevchak Sillner, Diane Berish, Tanya Mailhot, Logan Sweeder, Donna M. Fick, Ann Kolanowski

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumDementiaPsychological interventionMedicineIntervention (counseling)ConfusionNursingRandomized controlled trialAcute careDocumentationHealth carePsychiatryPsychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Delirium is common in older adults and across settings of care, including post-acute care (PAC). Nurses have an important role in identifying, preventing and managing delirium. Even though best practice guidelines highlight the need to accurately document delirium and to deliver non-pharmacological, nurse-driven interventions, it is unclear how this is done in PAC. The aim of this research was two-fold: 1) to describe how nurses document DSD symptoms in PAC nursing notes and 2) to determine if appropriate non-pharmacological nursing interventions are included in their documentation when DSD is present. The sample (N=281) was drawn from a large, single-blinded randomized controlled trial (Recreational Stimulation For Elders As A Vehicle To Resolve DSD (Reserve-DSD) across 8 facilities. Participants tended to be white, female, and had a high-school education. A total of 115 participants (40.6%) had full delirium per the CAM upon admission to PAC, while the remainder 168 (59.4%) had subsyndromal delirium. All had a baseline of dementia. Symptoms of ‘Confusion or Acute Confusion’ were reported for more than 50% of patients. Approximately 90% of had the symptom ‘Confusion or Acute Confusion’ documented and this was also the most commonly documented symptom for which a nursing-driven intervention was provided. Overall delirium symptoms and interventions were poorly documented by nurses. Implications for future research and practice include understanding how the pandemic and subsequent resource deprivations impacted delirium documentation and intervention in this setting. Also there is a need for expanded nurse and other healthcare provider education.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
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