A Qualitative Study of Emergency Department Delirium Prevention Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Delirium is a serious but preventable syndrome of acute brain failure. It affects 15% of patients presenting to emergency care and up to half of hospitalized patients. The emergency department (ED) often represents the entry point for hospital care for older adults and as such is an important site for delirium prevention. Objective: We sought to characterize delirium prevention initiatives in EDs in the United States and Canada. Methods: We conducted qualitative interviews with 16 ED administrators representing 14 EDs with delirium prevention initiatives. We used a combined deductive-inductive approach to code responses about involved staff, target patient population, and delirium prevention activities. Results: ED delirium prevention initiatives were largely driven by bedside nurses and occurred on an ad hoc basis, rather than systematically. Due to resource limitations, three EDs targeted older adults with high-risk conditions for delirium, rather than all patients age 65 and over. The most common delirium prevention interventions were offering assistive sensory devices (hearing amplifiers, reading glasses), having a toileting protocol, and offering patients food and drink. Conclusions: As minimal evidence exists about effective ED delirium prevention practices, low-cost and low-risk activities outlined by study participants are reasonable to use to improve patient experience and staff satisfaction.
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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 | 0,024 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».