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Enregistrement W4407908132 · doi:10.1111/nicc.13303

National screening for delirium in paediatric intensive care units: A quality improvement initiative

2025· article· en· W4407908132 sur OpenAlexfundno aff
Bronagh Blackwood, Leanne M. Aitken, Jennie Craske, Sandra Gala‐Peralta, Ashley Liew, M Murray, Lisa McIlmurray, Lyvonne N. Tume

Notice bibliographique

RevueNursing in Critical Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésDeliriumMedicineAuditIntensive careMEDLINEMedical emergencyEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internationally, one in three children develop delirium during their intensive care stay. International guidelines strongly recommend twice-daily screening for paediatric delirium using validated instruments. In the United Kingdom and Ireland, delirium was assessed only when suspected and few intensive care units (ICUs) used validated instruments. AIM: This initiative aimed to implement a national screening strategy in 28 paediatric intensive care units (PICUs) across the United Kingdom and Ireland. STUDY DESIGN: The strategy involved: (a) rapidly reviewing, evaluating and ranking paediatric screening instruments for sensitivity, specificity, appropriateness and acceptability for national implementation; (b) achieving national agreement to implement a common tool; (c) creating and disseminating training materials while supporting training personnel in implementation; and (d) integrating delirium monitoring within the Paediatric Intensive Care Audit Network national database. RESULTS: Among seven validated instruments, the top ranked options (from 1, most applicable to 7, least applicable) were the Cornell Assessment of Pediatric Delirium (average rank 1.25) and the Sophia Observation withdrawal Symptoms-Paediatric Delirium scale (1.5). Twenty-three units voted for their preferred choice of instrument: fifteen preferred the Cornell instrument, eight favoured the Sophia instrument and five did not respond. Training and implementation began in November 2021 and by March 2023 18 of the 28 units (64%) had successfully implemented screening. The national database began actively collecting delirium data from units in January 2024. CONCLUSIONS: This initiative outlined critical steps for implementing and maintaining practice of delirium screening in PICUs. We provided clinicians with validated screening tools for detecting paediatric delirium and the necessary support and infrastructure to maintain screening. Embedding and sustaining screening is an ongoing challenge. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Undertaking routine screening for all intensive care patients from admission to discharge using validated instruments will provide earlier detection and treatment for critically ill children. This strategy offers a model for standardized and effective implementation in clinical practice in ICUs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,108
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,348 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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