Use of anticholinergic medications predicts symptom severity of delirium in older medical impatients : a prospective cohort study with repeated measurements
Notice bibliographique
Résumé
Background. Anticholinergic (ACH) medications are among biologically plausible and potentially modifiable risk factors of delirium. But the epidemiological findings on its role in hospitalized elderly patients are conflicting. Objectives. To evaluate the association between use of ACH medications and delirium severity and the potential effect-modification on this association by dementia. Methods. A cohort of 278 medical inpatients aged 65 years and over with diagnosed delirium was prospectively followed up with the Delirium Index (DI) every 2--7 days up to 3 weeks in a primary acute care hospital. Their DI scores were associated with measures of ACH medication exposure in the previous day using the mixed linear regression model adjusting for potential confounders or effect modifiers. Results . A total of 47 potential ACH medications were used in the cohort (mean: 1.4 per patient per day). An increase in daily ACH medication exposure of one such medication was on average associated with a subsequent increase in delirium severity of 0.52 DI points (95% CI: 0.3--0.8) after adjusting for dementia, baseline DI score, length of follow-up and concurrent use of non-ACH medications. Dementia did not modify the association. Sensitivity analyses using alternative definitions of ACH medications or excluding antipsychotics did not change the results. Conclusions. Exposure to ACH medications is independently and specifically associated with a subsequent increase in symptom severity of delirium among elderly medical inpatients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».