GRADE‐Based Clinical Practice Guidelines for Emergency Department Delirium Risk Stratification, Screening, and Brain Imaging in Older Patients With Suspected Delirium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This portion of the Geriatric Emergency Department (GED) Guidelines 2.0 focuses on delirium in the emergency department (ED). METHODS: A multidisciplinary group applied the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach to assess the certainty of evidence and develop recommendations related to older ED patients with possible delirium. RESULTS: The GED Guidelines 2.0 Delirium Work Group derived six evidence-based recommendations for risk stratification, diagnosis, and brain imaging. To reduce universal screening, the Delirium Risk Score may be used to identify older adults at low risk for delirium, though the evidence certainty is very low. In adults over 65 admitted to ED observation units, Zucchelli's risk assessment tool (threshold ≥ 4) may stratify delirium risk, also with very low certainty. For adults over 75, the REDEEM Score may be used to identify low- or high-risk individuals, again with very low certainty. For diagnosis, 4AT, bCAM, CAM-ICU, mCAM, AMT-4, or RASS may be used to rule delirium in or out, based on very low certainty. The Delirium Triage Screen (DTS) may be used to rule out, but not to rule in, delirium, also with very low certainty. For diagnostic imaging, there is very low certainty of evidence to recommend for or against obtaining a head CT as part of the evaluation for older ED patients with delirium. All recommendations are conditional, reflecting very low certainty of evidence due to the lack of high-quality ED-based studies and comparative effectiveness research. CONCLUSION: Rigorous ED-based research is needed to strengthen evidence and guide delirium care for older adults in geriatric emergency medicine.
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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 | 0,026 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».