MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6920425756 · doi:10.60692/tx5nm-2mm05

International Analgesia, Sedation, and Delirium Practices: a prospective cohort study

2019· article· en· W6920425756 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumSedationProspective cohort studySedativeBenzodiazepineRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While understanding of critical illness and delirium continue to evolve, the impact on clinical practice is often unknown and delayed. Our purpose was to provide insight into practice changes by characterizing analgesia and sedation usage and occurrence of delirium in different years and international regions.We performed a retrospective analysis of two multicenter, international, prospective cohort studies. Mechanically ventilated adults were followed for up to 28 days in 2010 and 2016. Proportion of days utilizing sedation, analgesia, and performance of a spontaneous awakening trial (SAT), and occurrence of delirium were described for each year and region and compared between years.A total of 14,281 patients from 6 international regions were analyzed. Proportion of days utilizing analgesia and sedation increased from 2010 to 2016 (p < 0.001 for each). Benzodiazepine use decreased in every region but remained the most common sedative in Africa, Asia, and Latin America. Performance of SATs increased overall, driven mostly by the US/Canada region (24 to 35% of days with sedation, p < 0.001). Any delirium during admission increased from 7 to 8% of patients overall and doubled in the US/Canada region (17 to 36%, p < 0.001).Analgesia and sedation practices varied widely across international regions and significantly changed over time. Opportunities for improvement in care include increasing delirium monitoring, performing SATs, and decreasing use of sedation, particularly benzodiazepines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreater South Information SystemMême sujetMachine Fault Diagnosis TechniquesTravaux en français237 207