A Data‐Driven Model to Predict Delirium Based on Dynamic Patterns of Clinical Deterioration in Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Although many risk factors for delirium have been identified, the contribution of dynamic patterns of clinical deterioration remains underexplored. Aims To explore the risk of delirium based on changes in clinical parameters. Study Design A retrospective study based on electronic health records (EHRs) was conducted. The EHRs of 3600 patients, including 827 with delirium and 2773 without delirium, who were admitted to the medical and surgical intensive care unit (ICU) between January 2017 and February 2020, were analysed. Data involving changes in clinical parameters recorded from admission until the day before the onset of delirium were categorised as ‘worsen to or persist worsen’ or ‘recovered to or persist normal.’ Logistic regression was conducted to identify the significant risk factors for delirium development. Results The model’s C‐statistic, which is equivalent to the area under the ROC curve (AUC) in this context, was 0.88, suggesting excellent ability to discriminate patients who developed delirium. Among 14 variables, 8 were associated with changes in patient conditions: diastolic blood pressure (< 60 mmHg, OR: 2.01 [1.68–2.48]), heart rate (> 100/min, OR: 1.55 [1.23–1.95]), respiratory rate (> 25/min, OR: 1.26 [0.92–1.72]), partial pressure of carbon dioxide (PaCO 2 > 48 mmHg, OR: 1.45 [1.02–2.06]) and bicarbonate (HCO 3 level > 28 mEq/L, OR: 0.77 [0.57–1.04]), albumin (< 3 g/dL, OR: 2.27 [1.60–3.20]), blood urea nitrogen (> 20 mg/dL, OR: 1.45 [1.18–1.78]) and sodium levels (> 146 mmol/L, OR: 2.06 [1.41–3.02]). Conclusions Persistent or worsening physiological derangements were significantly associated with delirium onset in critically ill patients. Relevance to Clinical Practice Recognising and concurrently addressing worsening clinical trends such as haemodynamic instability, acid–base imbalance and electrolyte disturbance can support earlier, tailored interventions to prevent delirium in high‐risk ICU patients.
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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 | 0,087 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».