Delirium in the intensive care unit: role of the critical care nurse in early detection and treatment.
Notice bibliographique
Résumé
Critically ill patients are at increased risk of developing delirium, which has been considered one of the most common complications of intensive care unit (ICU) hospitalization. Despite the high occurrence of delirium in the ICU, researchers have shown it is consistently overlooked and often undiagnosed. An understanding of delirium and the three clinical subtypes of hyperactive, hypoactive and mixed-type delirium that exist are key to early detection and treatment. Critical care nurses are in the frontline position to detect and monitor for risk factors that contribute to the development of delirium in the ICU. Recognition of predisposing risk factors and the elimination of precipitating risk factors for delirium can prevent the devastating short-term and long-term consequences for the critically ill patient. The importance of the use of validated assessment tools, such as the Confusion Assessment Method for the ICU (CAM-ICU) and the Intensive Care Delirium Screening Checklist (ICDSC) to detect key features of delirium development is emphasized. Recommendations to improve the practice of critical care nurses include continuing education regarding the causes, risk factors and treatments of delirium, and education sessions on the use of validated assessment tools. Early prevention strategies, such as modification of the ICU environment to promote normal sleep/wake cycles, including reduction of unit noise and nighttime interruptions, are examined as interventions to avoid the development of delirium.
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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 | 0,006 |
| 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 ».