The Confusion Assessment Method Could Be More Accurate than the Memorial Delirium Assessment Scale for Diagnosing Delirium in Older Cancer Patients: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older people with cancer carry a high risk of delirium, an underdiagnosed syndrome due to its diagnostic complexity and often subtle presentation. Tools based on the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) are available to different health professionals. Our aim is to assess the prevalence of delirium in older people with cancer in an inpatient unit and the accuracy of the Confusion Assessment Method (CAM) and Memorial Delirium Assessment Scale (MDAS). METHODS: This exploratory, cross-sectional study included people aged 65 years or older with a diagnosis of cancer and admitted to the medical oncology unit from June 2021 to December 2022. The diagnostic accuracy of CAM and MDAS was analyzed against the gold standard medical diagnosis based on DSM-5 criteria by two medical oncologists. The cutoff point for the MDAS was determined using a receiver-operating characteristics (ROC) curve. RESULTS: Among the 75 included patients (mean age 71.6 years, standard deviation 4.1; 52% males), the prevalence of delirium was 62.7%. The most prevalent types of cancer in patients with delirium were hematological and lung cancer. The scale with the highest diagnostic accuracy was the CAM, with a sensitivity of 100% and specificity of 86%, followed by the MDAS, with a sensitivity of 88% and specificity of 30%. The presence of cognitive impairment hindered the detection of delirium. CONCLUSIONS: The CAM scale was more accurate than the MDAS pre-existing cognitive impairment in our sample. Further studies are needed to analyze the diagnostic accuracy of delirium tools in older populations with cancer and in the presence of cognitive impairment.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».