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Enregistrement W4391886137 · doi:10.22533/at.ed.1594192409023

The assessment of delirium in patients with stroke in an intensive care unit – Integrative Literature Review

2024· article· en· W4391886137 sur OpenAlexaboutno aff
Pedro Alexandre dos Santos Ribeiro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumIntensive care unitIntensive care medicineStroke (engine)MedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cerebral Vascular Accident (CVA) causes changes at various levels in users, which can trigger delirium.However, it appears that identifying delirium in the initial phase of stroke is difficult in the presence of neurological deficits.For this reason, delirium is a common complication in an Intensive Care Unit (ICU), making regular monitoring of users' signs/symptoms crucial, with the need to use credible assessment instruments.Objectives: Analyze delirium assessment instruments; select the best scale to assess delirium in patients with stroke; identify obstacles that hinder the application of delirium assessment tools in patients with stroke.Methodology: This is an Integrative Literature Review, for which electronic databases such as Medline and CINHAL were used to carry out the research, using the PI[C] O method, and, finally, seven articles were selected scientific studies with a publication time frame between 2019 and 2021.Results: Ischemic stroke (IS) has a higher incidence.When applying instruments to assess the presence of delirium, the Confusion Assessment Method for Intensive Care Unit (CAM-ICU) is the instrument that presents the most limitations, as it requires interaction with users, unlike the Intensive Care Delirium Screening Checklist (ICDSC) which is observational.Still, other articles refer to the Confusion Assessment Method (CAM) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as more appropriate instruments.Conclusion: Delirium is often difficult to detect, as many cases can go unnoticed, especially in patients with stroke.Therefore, the currently existing assessment instruments were analyzed and it was found that the most used is the CAM-ICU, considering that it is not entirely suitable due to its limited capacity to explain an initial mental state that presents changes.The obstacles that make assessment most difficult are the neurological deficits present

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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