Möglichkeiten und Grenzen der Einschätzung des Delirrisikos: ein Scoping Review zu den Gütekriterien der Skala Recognizing Acute Delirium As part of your Routine
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Hintergrund Die Diagnose eines Delirs beruht primär auf der Erfassung der klinischen Symptomatik mit akutem Beginn und fluktuierendem Verlauf. In der Literatur werden 5 pflegerische Screeninginstrumente zur Delirrisikoeinschätzung beschrieben, eines davon ist die Skala Recognizing Acute Delirium As part of your Routine (RADAR). Bisher wurde noch keine Literaturübersichtsarbeit zu den Gütekriterien der Skala durchgeführt. Ziel Die Literatur zu RADAR zu sichten, um einen Überblick über die testtheoretischen und anwendungsbezogenen Gütekriterien aufzuzeigen. Methode Das Scoping Review wurde in MEDLINE via PubMed sowie CINAHL und Academic Search Elite via EBSCOhost in der Zeit vom Juni 2019 bis Juli 2019 u. a. mit den Suchbegriffendelir*, screening tool, psychometric propertiesdurchgeführt. Die Checkliste Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews mit ihren 9 Schritten wurde verwendet, um über die angewandte Methode dieses Scoping Review zu berichten. Ergebnis Die Interrater-Reliabilität der RADAR variiert zwischen 82 und 92 % (κ = 0,34–1). Die konvergente Validität mit der Confusion Assessment Method liegt zwischen 36 und 85 % (κ = 0,08–0,42). Die prädiktive Validität wird mit einer Sensitivität von 54,4–100 % und einer Spezifität von 72–85,5 % angegeben (PPV = 12,5–71 %,NPV = 94,2–100 %). Die RADAR ist einfach zu verstehen und kann in weniger als 6 min ausgefüllt werden. Die Akzeptanz wird als hoch angegeben. Schlussfolgerung Die RADAR-Skala scheint ein valides und akzeptiertes Instrument zur Delirrisikoeinschätzung zu sein. Für die deutschsprachige Version werden weitere Validierungsstudien empfohlen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.055 | 0.210 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.012 |
| Bibliometrics | 0.042 | 0.028 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".