Agitation management strategies for older adults in the emergency department or with emergency medical services: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Agitation is common in the emergency department (ED) and with emergency medical services (EMS), which can pose significant challenges to safety and patient care. In older adults, agitation is a common symptom of dementia or delirium. RATIONALE: Managing agitation in older adults is challenging in emergency care environments. A scoping review of literature for agitation management approaches for older adults in ED/EMS environments was completed. METHODS: We searched Medline, Embase, and APA PsycINFO, combining key words and subject headings for 3 concepts: "older adults, aged 65 and older," "agitation/dementia/delirium," and "ED/EMS." Studies which explored management strategies for older adults with agitation, dementia, or delirium in the ED or EMS were included. Studies with younger populations (<65 years old) and/or lacking patient data specifically from the ED or EMS were excluded. RESULTS: A total of 7113 studies were screened, of which 22 were included in this review: pharmacological (n = 8), non-pharmacological (n = 5), multi-component (n = 3) treatments, and recommendations (n = 6). Most were in the ED, and 5038 older adults were included across all studies. Antipsychotics and benzodiazepines to manage agitation were common. Non-pharmacological and multi-component interventions were less commonly evaluated and lacked exploration of patient outcomes. Recommendations stressed caution with pharmacological medications rather than prioritizing non-restraint strategies. DISCUSSION: Most studies identified use of pharmacological treatment for agitation amongst older adults in ED/EMS settings, however, are not found to be overly effective and are associated with patient harm. There is a significant gap in evidence specific to EMS settings and evaluation of effectiveness of non-pharmacological interventions, highlighting the need for further 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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».