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Enregistrement W4414628686 · doi:10.56392/001c.141065

Delirium Around the World: Performing An International Point Prevalence Study Increases Awareness for Delirium

2025· article· en· W4414628686 sur OpenAlexaff
Roberta Castro, Thiago Junqueira Avelino‐Silva, Ricardo Kenji Nawa, Marie Oxenbøll Collet, Suzanne Timmons, Giuseppe Bellelli, Mark van den Boogaard, Tanya Mailhot, Alessandro Morandi, Hilde Wøien, Abdullah Alhammad, Keibun Liu, Rebecca von Haken, Heidi Lindroth, Peter Nydahl

Notice bibliographique

RevueDelirium · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumPrevalenceSnowball samplingQualitative researchPoint (geometry)Global healthMEDLINEStatistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Global efforts to raise delirium awareness have been made over the past years, such as the formation of the iDelirium group and the institution, in 2017, of the annual World Delirium Awareness Day (WDAD) in March. In 2023, our group and researchers from around the world conducted a global one-day point prevalence study of delirium on WDAD. These strategies appear to improve delirium recognition and management. Objective To assess participants’ perceived impact of participating in the WDAD 2023 one-day point prevalence study and to gather feedback on the survey process to inform future campaigns. Methods An online survey was administered to multiple national and clinical collaborators from 44 countries participating in the one-day global point delirium prevalence study on WDAD 2023. Using SurveyMonkey®, the survey was distributed via a snowball system, with participants’ consent implied through their involvement. The survey, developed iteratively to balance time and detail, consisted of six core questions, including closed and open formats. Data were collected from September 9th to October 9th, 2023, and qualitative and quantitative analyses were performed using Excel®. Quantitative data underwent statistical analysis using IBM® SPSS Statistics28. Results 49 out of 53 (93.45%) healthcare professionals responded to the survey: 71.43% reported increased awareness, and responses were almost equally divided between those who initiated projects (46.94%) and those who did not (53.06%). Most participants (93.88%) did not find the WDAD 2023 one-day point prevalence study in March burdensome, and all expressed interest in future participation. The WDAD 2023 one-day point prevalence study highlighted diverse projects, primarily focused on delirium awareness and education. The survey found suggestions for future improvements emphasizing more efficient, digital, and engaging research methods and a clear need for educational resources, particularly in ICU delirium. Conclusions Our survey finds that participation in WDAD 2023 one-day point prevalence study boosted delirium visibility, leading to ongoing awareness, interest in future studies, and practice changes that benefit patients and the healthcare system. Further evidence-based research is needed to assess the impact of these campaigns on delirium recognition and management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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