Relaxation for Critically ill Patient Outcomes and Stress-coping Enhancement (REPOSE): a protocol for a pilot randomised trial of an integrative intervention to improve critically ill patients’ delirium and related outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Delirium is a common complication of critical illness, associated with negative patient outcomes. Preventive or therapeutic interventions are mostly ineffective. Although relaxation-inducing approaches may benefit critically ill patients, no well-designed studies target delirium prevention as a primary outcome. The objective of this study is to assess feasibility and treatment effect estimates of a multimodal integrative intervention incorporating relaxation, guided imagery and moderate pressure touch massage for prevention of critical illness delirium and for related outcomes. Methods and analysis: Randomised, controlled, single-blinded trial with two parallel groups (1:1 allocation: intervention and standard care) and stratified randomisation (age (18–64 years and ≥65 years) and presence of trauma) with blocking, involving 104 patients with Intensive Care Delirium Screening Checklist (ICDSC): 0–3 recruited from two academic intensive care units (ICUs). Intervention group participants receive the intervention in addition to standard care for up to five consecutive days (or until transfer/discharge); control group participants receive standard care and a sham intervention. We will assess predefined feasibility outcomes, that is, recruitment rates and protocol adherence. The primary clinical outcome is incidence of delirium (ICDSC ≥4). Secondary outcomes include pain scores, inflammatory biomarkers, heart rate variability, stress and quality of life (6 weeks and 4 months) post-ICU discharge. Feasibility measures will be analysed descriptively, and outcomes will be analysed longitudinally. Estimates of effects will be calculated. Ethics and dissemination: The study has received approval from the Human Research Ethics Board, University of Alberta. Results will inform the design of a future multicentre trial.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».