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Enregistrement W4400370776 · doi:10.1016/j.ajp.2024.104132

Occurrence and risk factors for post-stroke delirium: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4400370776 sur OpenAlexaboutno aff
Guobin Zhang, Hao-Yi Li, Weijie Yu, Yu-Zhe Ying, Dao Zheng, Xiaokang Zhang, Yonggang Wang, Guang-Zhi Shi, Hua-Wei Huang

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumMedicineStroke (engine)Meta-analysisDementiaObservational studyInternal medicineAtrial fibrillationIncidence (geometry)Physical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Delirium is a significant health concern in acute stroke patients. We aim to systematically summarize existing evidence to conduct a meta-analysis to quantify the occurrence and risk factors for delirium after acute stroke. METHOD: PubMed, EMBASE and MEDLINE were searched from inception to Feb. 2023 for prospective observational studies that reported the incidence or prevalence of post-stroke delirium and/or evaluated potential risk factors. The search strategy was created using controlled vocabulary terms and text words for stroke and delirium. We performed a meta-analysis of the estimates for occurrence and risk factors using random-effects models. Meta-regression and subgroup meta-analyses were conducted to explore the sources of heterogeneity. Study quality and quality of evidence were assessed using the customized Newcastle-Ottawa Scale and GRADE, respectively. RESULTS: =96.2 %). The pooled occurrence of hyperactive, hypoactive, and mixed delirium was 8.5 %, 5.7 % and 5.0 %, respectively. Study location, delirium assessment method and stroke type independently affected the heterogeneity of the pooled estimate of delirium. Statistically significant risk factors were older age, low education level, cigarette smoking, alcohol drinking, atrial fibrillation, lower ADL level, higher pre-stroke mRS score, premorbid cognitive impairment or dementia, aphasia, total anterior circulation impairment, higher National Institute of Health Stroke Scale score and infection. CONCLUSIONS: Delirium affected 1 in 4 acute stroke patients, although reported rates may depend on assessment method and stroke type. Timely prevention, recognition and intervention require prioritizing patients with dominant risk factors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,052
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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