Relationship Between Pain and Delirium in Critically Ill Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although opioids are frequently used to treat pain, and are an important risk for ICU delirium, the association between ICU pain itself and delirium remains unclear. We sought to evaluate the relationship between ICU pain and delirium. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: A 32-bed academic medical-surgical ICU. PATIENTS: = 4,064) admitted greater than or equal to 24 hours without a condition hampering delirium assessment. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Daily mental status was classified as arousable without delirium, delirium, or unarousable. Pain was assessed six times daily in arousable patients using a 0-10 Numeric Rating Scale (NRS) or the Critical Care Pain Observation Tool (CPOT); daily peak pain score was categorized as no (NRS = 0/CPOT = 0), mild (NRS = 1-3/CPOT = 1-2), moderate (NRS = 4-6/CPOT = 3-4), or severe (NRS = 7-10/CPOT = 5-8) pain. To address missingness, a Multiple Imputation by Chained Equations approach that used available daily pain severity and 19 pain predictors was used to generate 25 complete datasets. Using a first-order Markov model with a multinomial logistic regression analysis, that controlled for 11 baseline/daily delirium risk factors and considered the competing risks of unarousability and ICU discharge/death, the association between peak daily pain and next-day delirium in each complete dataset was evaluated. RESULTS: = 0.01). The presence of any pain (mild, moderate, or severe) was not associated with a transition from awake without delirium to delirium (aOR 0.96; 95% CI, 0.76-1.21). This association was similar when days with only mild, moderate, or severe pain were considered. All results were stable after controlling for daily opioid dose. CONCLUSIONS: After controlling for multiple delirium risk factors, including daily opioid use, pain may not be a risk factor for delirium in the ICU. Future prospective research is required.
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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 | 0,246 |
| 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 ».