The 2023 World delirium awareness and quality Survey: A Canadian substudy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the proportion of screened patients with delirium and the strategies used for its management in Canadian hospitals caring for critically ill children or adults. METHODS: This is a secondary analysis of a cross-sectional study completed on World Delirium Awareness Day (March 15, 2023). Respondents completed a 35-question survey on the proportion of screened patients with delirium (at 8:00 am and 8:00 pm), treatment, and management strategies employed. RESULTS: A total of 27 ICUs (22 adult and 5 pediatric) participated. Among adult ICU patients assessed for delirium, 18 % (n = 34/194) had delirium at 8:00 am and 18 % (32/181) had delirium at 8:00 pm. In pediatric ICUs, the proportion of screened patients with delirium was higher, with 50 % (n = 8/16) at 8:00 am and 44 % (n = 7/16) at 8:00 pm. Delirium management strategies varied: with non-pharmacological approaches such as multi-professional rounds (100 %), pain management (96 %), and mobilization (85 %) being most common. The most reported written delirium management protocols included spontaneous breathing trials in adult ICUs and physical restraint and sedation management in PICUs. Few ICUs reported written protocols for family engagement and empowerment. CONCLUSIONS: Delirium remains a prevalent issue in Canadian ICUs, with variability in assessment and management strategies. Gaps in family engagement and pediatric-specific protocols persist. Addressing barriers like staff shortages and lack of training is critical to improving care. IMPLICATIONS FOR CLINICAL PRACTICE: Improving delirium management requires standardized protocols, especially in PICUs, and better integration of family engagement in care. Addressing workforce challenges (e.g., staff shortages and educating new staff on delirium) will be crucial for enhancing delirium prevention and treatment in Canadian ICUs. Further research should focus on pediatric-specific interventions and pharmacological management.
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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 | 0,039 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».