Core outcome set for studies evaluating interventions to prevent or treat delirium in long-term care older residents: international key stakeholder informed consensus study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trials of interventions to prevent or treat delirium in older adults resident in long-term care settings (LTC) report heterogenous outcomes, hampering the identification of effective management strategies for this important condition. Our objective was to develop international consensus among key stakeholders for a core outcome set (COS) for future trials of interventions to prevent and/or treat delirium in this population. METHODS: We used a rigorous COS development process including qualitative interviews with family members and staff with experience of delirium in LTC; a modified two-round Delphi survey; and virtual consensus meetings using nominal group technique. The study was registered with the Core Outcome Measures in Effectiveness Trials (COMET) initiative (https://www.comet-initiative.org/studies/details/796). RESULTS: Item generation identified 22 delirium-specific outcomes and 32 other outcomes from 18 qualitative interviews. When combined with outcomes identified in our earlier systematic review, and following an item reduction step, this gave 43 outcomes that advanced to the formal consensus processes. These involved 169 participants from 12 countries, and included healthcare professionals (121, 72%), researchers (24, 14%), and family members/people with experience of delirium (24, 14%). Six outcomes were identified as essential to include in all trials of interventions for delirium in LTC, and were therefore included in the COS. These are: 'delirium occurrence'; 'delirium related distress'; 'delirium severity'; 'cognition including memory', 'admission to hospital' and 'mortality'. CONCLUSIONS: This COS, endorsed by the American Delirium Society and the European and Australasian Delirium Associations, is recommended for use in future clinical trials evaluating delirium prevention or treatment interventions for older adults residing in LTC.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».