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Enregistrement W4313644840 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.49950

Predisposing and Precipitating Factors Associated With Delirium

2023· review· en· W4313644840 sur OpenAlexaboutno aff
Cora Ormseth, Sara C. LaHue, Mark Oldham, S. Andrew Josephson, Evans Whitaker, Vanja C. Douglas

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésDeliriumPsycINFOMedicineEtiologyProspective cohort studyIntensive care medicineMEDLINECohortCohort studyPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Despite discrete etiologies leading to delirium, it is treated as a common end point in hospital and in clinical trials, and delirium research may be hampered by the attempt to treat all instances of delirium similarly, leaving delirium management as an unmet need. An individualized approach based on unique patterns of delirium pathophysiology, as reflected in predisposing factors and precipitants, may be necessary, but there exists no accepted method of grouping delirium into distinct etiologic subgroups. Objective: To conduct a systematic review to identify potential predisposing and precipitating factors associated with delirium in adult patients agnostic to setting. Evidence Review: A literature search was performed of PubMed, Embase, Web of Science, and PsycINFO from database inception to December 2021 using search Medical Subject Headings (MeSH) terms consciousness disorders, confusion, causality, and disease susceptibility, with constraints of cohort or case-control studies. Two reviewers selected studies that met the following criteria for inclusion: published in English, prospective cohort or case-control study, at least 50 participants, delirium assessment in person by a physician or trained research personnel using a reference standard, and results including a multivariable model to identify independent factors associated with delirium. Findings: A total of 315 studies were included with a mean (SD) Newcastle-Ottawa Scale score of 8.3 (0.8) out of 9. Across 101 144 patients (50 006 [50.0%] male and 49 766 [49.1%] female patients) represented (24 015 with delirium), studies reported 33 predisposing and 112 precipitating factors associated with delirium. There was a diversity of factors associated with delirium, with substantial physiological heterogeneity. Conclusions and Relevance: In this systematic review, a comprehensive list of potential predisposing and precipitating factors associated with delirium was found across all clinical settings. These findings may be used to inform more precise study of delirium's heterogeneous pathophysiology and treatment.

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)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations277
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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