The assessment of delirium in patients with stroke in an intensive care unit – Integrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».