Identification and information management of cognitive impairment of patients in acute care hospitals: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Recognition of the cognitive status of patients is important so that care can be tailored accordingly. The objective of this integrative review was to report on the current practices that acute care hospitals use to identify people with cognitive impairment and how information about cognition is managed within the healthcare record as well as the approaches required and recommended by policies. Methods: Following Whittemore & Knafl's five-step method, we systematically searched Medline, CINAHL, and Scopus databases and various grey literature sources. Articles relevant to the programs that have been implemented in acute care hospitals regarding the identification of cognitive impairment and management of cognition information were included. The Mixed Methods Appraisal Tool and AACODS (Authority, Accuracy, Coverage, Objectivity, Date, Significance) Checklist were used to evaluate the quality of the studies. Thematic analysis was used to present and synthesise results. This review was pre-registered on PROSPERO ( CRD42022343577). Results: Twenty-two primary studies and ten government/industry publications were included in the analysis. Findings included gaps between practice and policy. Although identification of cognitive impairment, transparency of cognition information, and interaction with patients, families, and carers (if appropriate) about this condition were highly valued at a policy level, sometimes in practice, cognitive assessments were informal, patient cognition information was not recorded, and interactions with patients, families, and carers were lacking. Discussion: By incorporating cognitive assessment, developing an integrated information management system using information technology, establishing relevant laws and regulations, providing education and training, and adopting a national approach, significant improvements can be made in the care provided to individuals with cognitive impairment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».