验证4个风险分层工具的错觉在急诊室的危险分层
Manuela Bartolacci1,2,3, Kayla P Carpenter1, Molly M Jeffery1,4
1Department of Emergency Medicine, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
重要性:
预后工具的验证是其融入临床实践的关键环节。
目标:
在独立的急诊科(ED)队列中验证4种谵妄风险分层工具。
设计、环境与参与者:
这项预后研究纳入了一个回顾性队列,研究对象为2021年1月1日至2024年12月31日期间就诊于一家学术性急诊科的65岁及以上患者。数据于2025年2月10日至8月21日进行分析。
暴露:
谵妄筛查包括采用谵妄分诊筛查(Delirium Triage Screen),随后进行简明意识错乱评估法(brief Confusional Assessment Method),作为标准诊疗的一部分。共获取了四项谵妄风险评分,包括Kennedy评分规则、Zucchelli评分规则、梅奥谵妄预测(Mayo Delirium Prediction, MDP)工具以及急诊医学中识别谵妄评分(Recognizing Delirium in Emergency Medicine, REDEEM)。
主要结局与测量指标:
主要结局包括风险评分的表现和诊断试验准确性,通过受试者工作特征曲线下面积(AUROC)、敏感性、特异性、阴性预测值(NPV)和阳性预测值(PPV),以及阳性与阴性似然比(LRs)及其95%置信区间(CIs)进行评估。次要结局为区分度和校准度指标。
结果:
共纳入44 578例患者,其中1701例(3.8%)被诊断为谵妄。中位年龄为80.0岁(IQR,75.0–85.0),女性患者22 786例(51.1%)。Kennedy评分的AUROC为0.777(95% CI,0.766–0.789)。在截断值为5时,敏感度为0.55(95% CI,0.52–0.57);特异度为0.85(95% CI,0.84–0.85);阳性似然比为3.54(95% CI,3.37–3.72);阴性似然比为0.54(95% CI,0.51–0.57);阳性预测值为0.12(95% CI,0.12–0.13);阴性预测值为0.98(95% CI,0.98–0.98)。Zucchelli评估工具的AUROC为0.701(95% CI,0.686–0.713)。在截断值为5时,敏感度为0.68(95% CI,0.66–0.70);特异度为0.66(95% CI,0.65–0.66);阳性似然比为1.99(95% CI,1.92–2.06);阴性似然比为0.49(95% CI,0.45–0.52);阳性预测值为0.07(95% CI,0.07–0.08);阴性预测值为0.98(95% CI,0.98–0.98)。MDP工具的AUROC为0.898(95% CI,0.891–0.905)。在30%的截断值下,敏感度为0.51(95% CI,0.48–0.53);特异度为0.95(95% CI,0.95–0.95);阳性似然比为9.69(95% CI,9.11–10.31);阴性似然比为0.52(95% CI,0.50–0.55);阳性预测值为0.28(95% CI,0.26–0.29);阴性预测值为0.98(95% CI,0.98–0.98)。REDEEM评分的AUROC最高,达0.921(95% CI,0.914–0.929)。采用≥11的截断值时,敏感度为0.83(95% CI,0.81–0.85);特异度为0.92(95% CI,0.91–0.92);阴性似然比为0.18(95% CI,0.17–0.20);阳性似然比为9.91(95% CI,9.54–10.29);阳性预测值为0.28(95% CI,0.27–0.29);阴性预测值为0.99(95% CI,0.99–0.99)。
结论与意义:
在这项预后研究中,通过比较4种谵妄评估工具以提高急诊科谵妄检出率并识别高危患者,REDEEM评分和MDP工具在谵妄检测方面表现更优。这些发现为将经过验证的风险分层方法整合到急诊科工作流程中奠定了基础,有助于改善对老年高危患者的早期谵妄识别,并为制定预防策略提供依据。
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