World delirium awareness and quality survey in 2023—a worldwide point prevalence study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium, an acute brain dysfunction, is proposed to be highly prevalent in clinical care and shown to significantly increase the risk of mortality and dementia. OBJECTIVES: To report on the global prevalence of clinically documented delirium and delirium-related clinical practices in wards caring for paediatric and adult patients in healthcare facilities. DESIGN: A prospective, cross-sectional, 39-question survey completed on World Delirium Awareness Day, 15 March 2023. PARTICIPANTS: Clinicians or researchers with access to clinical data. MAIN OUTCOME AND MEASURE: The primary outcome was the prevalence of clinically documented delirium at 8:00 a.m. (4 h) and 8:00 p.m. (±4 h). Secondary outcomes included delirium-related care practices and barriers to use. Descriptive statistics were calculated and multilevel modelling was completed. RESULTS: 1664 wards submitted surveys from 44 countries, reporting on delirium assessments at 8:00 a.m. (n = 36 048) and 8:00 p.m. (n = 32 867); 61% reported use of validated delirium assessment tools. At 8:00 a.m., 18% (n = 2788/15 458) and at 8:00 p.m., 17.7% (n = 2454/13 860) were delirium positive. Top prevention measures were pain management (86.7%), mobilisation (81.4%) and adequate fluids (80.4%). Frequently reported pharmacologic interventions were benzodiazepines (52.7%) and haloperidol (46.2%). Top barriers included the shortage of staff (54.3%), lack of time to educate staff (48.6%) and missing knowledge about delirium (38%). CONCLUSION AND RELEVANCE: In this study, approximately one out of five patients were reported as delirious. The reported high use of benzodiazepines needs further evaluation as it is not aligned with best-practice recommendations. Findings provide a benchmark for future quality improvement projects and research.
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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 | 0,000 | 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 ».