Improving the Prevention, Detection, and Management of Delirium in Adult Inpatients; an Interprofessional Consultative Team Pilot Project
Notice bibliographique
Résumé
Delirium is a common, often preventable fluctuating state of cognition associated with increased morbidity and mortality. This report describes the implementation of an interprofessional consultative Delirium Team formed to improve the prevention, detection, and management of delirium in a community hospital. Team members consulted refered inpatients with delirium to establish a care plan and provide recommendations for pharmacological and non-pharmacological management. The team also offered delirium-related education to unit staff, patients, and caregivers. Consultations were initially completed by the team Nurse Practitioner or Occupational Therapist, and complex patients were discussed with the team Geriatrician and Psychiatrist at rounds to optimize specialist input. Of the 160 patients managed by the team over the 8-month study period, two-thirds of referred patients did not require specialist consultation for their delirium management. Strategies most often recommended by experts for managing delirium were related to medical management, social/cognitive engagement, and functional mobility. Two-thirds of all recommendations made by the team were implemented. Barriers and facilitators to implementation and improving unit staff adherence are further described. The consultative Delirium Team is a promising model that should be further explored for managing an aging population in a capacity-limited medical system.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».