Harnessing the Power of Technology to Transform Delirium Severity Measurement in the Intensive Care Unit: Protocol for a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Delirium, an acute brain dysfunction, is a complication in up to 50% of patients in the intensive care unit (ICU). Measuring and mitigating delirium severity can reduce associated morbidity and improve long-term health outcomes post discharge. However, the perceived complexity of the available delirium detection tools and clinical workload limits the routine assessment of delirium severity. Developing a passive digital marker for delirium severity, combining routine electronic health record (EHR) and computer vision technology data, could be an implementable, scalable, and sustainable approach. Objective Our primary objective is to develop a passive digital marker for delirium severity (PDM-Del) and examine its performance in comparison to validated delirium severity tools. Our secondary objective is to evaluate the acceptability and usability of the PDM-Del by patients, families, and clinicians. Methods We will conduct a prospective, longitudinal cohort study to develop a PDM-Del using computer vision data and routinely collected EHR data. Following informed consent, the study team will collect image data through continuous digital video recordings of adult patients (>50 years) in their ICU room, routine EHR data (demographic and clinical variables), and administer delirium severity assessments (4 times daily) until ICU discharge or death. We will examine the usability and acceptability of the developed PDM-Del by patients, families, and direct care clinicians in a pilot randomized controlled clinical trial (aim 3). Descriptive statistics (means, SDs, medians, IQRs, and frequencies) and statistical differences between study instruments will be examined. We will use convolutional neural networks and machine learning to inform model development, testing, and validation. We will report model performance statistics, including accuracy, precision, recall, and the F1-score. Results We are currently in the recruitment and data collection phase. As of March 2025, we screened 3980 patients (32% eligible, n=1307), approached 665 (50%), and enrolled 150 participants (23% enrollment rate). Among the 150 patients, the median age was 67 (IQR 61-74) years, 62% (93/150) were male, and 91% (136/150) were White. Conclusions The PDM-Del could provide real-time, actionable feedback to direct care clinicians on the brain health of patients in the ICU. Early mitigation of delirium severity may decrease the risk of mortality, future Alzheimer disease and related dementia, and length of hospital stay. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT06172491; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06172491 International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/62912
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».