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Enregistrement W4409169007 · doi:10.1186/s12888-025-06731-5

Risk factors and outcomes of hyperactive delirium in older medical inpatients admitted to non-intensive care unit: a prospective cohort study

2025· article· en· W4409169007 sur OpenAlexaboutno aff
Panumas Kaewpongsa, Kulapong Jayanama, Sirasa Ruangritchankul

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahidol University
Mots-clésDeliriumMedicineHazard ratioProspective cohort studyIntensive care unitMedical recordEmergency medicineAdverse effectIntensive careCohort studySedationPediatricsConfidence intervalIntensive care medicineInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hyperactive delirium is a common complication in older medical inpatients in non-intensive care units. This condition increases the risk of diminished physical function, morbidity, and mortality. Moreover, antipsychotics and sedatives were widely used in these patients, contributing to many drug interactions and adverse drug reactions. This study aimed to evaluate the risk factors for hyperactive delirium and assess adverse outcomes among these susceptible patients. METHODS: We conducted a prospective observational study to examine hyperactive delirium as an exposure and its association with adverse outcomes without intervention. A total of 238 medical patients aged ≥ 60 admitted to non-intensive care units at Ramathibodi Hospital between September 1, 2022, and December 31, 2023, were enrolled. The clinical characteristics, physical examination, and biochemical profiles at baseline were assessed. Adverse clinical outcomes at 90 days after discharge were evaluated by reviewing electronic medical records (EMRs). The Confusion Assessment Method and Richmond Agitation-Sedation Scale (RASS) score of + 1 to + 4 were used to diagnose hyperactive delirium. The Cox proportional hazard model was performed to identify risk factors and adverse clinical outcomes associated with hyperactive delirium, with results reported as hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Overall, hyperactive delirium was diagnosed in 115 (48.3%) patients and had an incidence rate of 101.1 cases per 1000 person-days. The risk factors for hyperactive delirium were urinary incontinence (HR 1.69, 95% CI 1.11-2.57), clinical frailty scale (CFS) ≥ 5 (HR 2.79, 95% CI 1.69-4.62), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score < 25 (HR 4.63, 95% CI 1.09-19.75). Within 90 days after discharge, 14 (12.2%) patients with delirium had died. Medical inpatients who experienced hyperactive delirium had an 8.23-fold increased risk of 90-day mortality following hospital discharge compared to those without delirium (HR 8.23, 95% CI 1.38-48.98). CONCLUSIONS: The risk factors for hyperactive delirium were urinary incontinence, frailty (CFS score ≥ 5), and cognitive impairment (MoCA score < 25). Among older medical inpatients, hyperactive delirium was an independent predictor of 90-day mortality after discharge.

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)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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