Risicofactoren pediatrisch delier (PD)
Uitgangsvraag
Hoe kan het risico op een pediatrisch delier worden verminderd bij kritisch zieke kinderen?
Aanbeveling
Aanbeveling 1
Beoordeel dagelijks of de kunstmatige invasieve beademing kan worden afgebouwd/gestopt.
Aanbeveling 2
Vermijd vrijheid beperkende interventies waar mogelijk. Bespreek met ouders/verzorgers de mogelijkheid om naast hun kind te gaan zitten, zodat vrijheid beperkende interventie (VBI) niet nodig is, of maar een gedeelte van de dag nodig is.
Aanbeveling 3
Beoordeel dagelijks de noodzaak en dosering van benzodiazepines en verminder de dosering zodra dat kan.
Aanbeveling 4
Beoordeel dagelijks de noodzaak en dosering van opiaten en verminder de dosering zodra dat kan.
Aanbeveling 5
Verzorg dagelijks screening op beïnvloedbare risicofactoren voor PD bij een kritisch ziek kind door een deskundig team van kinder(ic)verpleegkundigen en/of artsen. Let op type delier (hyper- of hypoactief delier). Gebruik de ervaring van kinder (IC)-verpleegkundigen en/of artsen ten aanzien van niet-medicamenteus beleid, zie ook de module ‘Niet-medicamenteuze interventies PD’. Deel de bevindingen van de screening op dag van overplaatsing met het behandelteam van de afdeling waar de patiënt naar toe wordt overgeplaatst.
Overwegingen
Voor- en nadelen en kwaliteit van het bewijs
De individuele studies tonen een reeks van risicofactoren die mogelijk geassocieerd zijn met het ontstaan van een PD bij kinderen. Hierbij is geen rekening gehouden met type delier. Behoudens één studie (Winsnes, 2019), zijn alle onderzoeken uitgevoerd bij ernstig zieke kinderen op een kinder-IC. Bij de gevonden risicofactoren zijn leeftijd, ontwikkelingsachterstand, ernstig ziek zijn, eerder doorgemaakt coma en gebruik van anti-epileptica niet beïnvloedbare factoren. Gebruik van vrijheid beperkende interventies, mechanische beademing, gebruik van opiaten en benzodiazepines, algehele anesthesie, anticholinergica en gebruik van vasopressoren zijn deels beïnvloedbaar door kritische beoordeling bij gebruik. Voor sommige risicofactoren zijn de gevonden associaties tegenstrijdig, zoals leeftijd. In verschillende single center studies toonde aan dat jonge kinderen (< 2 jaar) een grotere kans hebben op het ontwikkelen van een PD, in tegenstelling tot een internationale multicenter studie waarin bleek dat oudere kinderen (2 tot 5 jaar) een groter risico vormden. Voor sommige risicofactoren geldt dat ze maar eenmalig zijn onderzocht, zoals vrijheid beperkende interventies, gebruik van algehele anesthesie en het gebruik van anti-epileptica. De risicofactoren mechanische beademing en gebruik van benzodiazepines zijn klinisch relevante risicofactoren met een beschreven OR van respectievelijk 2,0 tot 3,8 en 1,6 tot 18,8.
De zeer lage bewijskracht van de gevonden risicofactoren wordt beïnvloed door:
- Gebruikte methodologie, soms retrospectieve studies, en de afwezigheid van interne en externe validatie van de modellen.
- Diagnose werd in alle onderzoeken gesteld door middel van een CAPD score, patiënten zijn niet beoordeeld middels de gouden standaard (beoordeling kinder- en jeugdpsychiater in combinatie met gevalideerde instrumenten). Dit kan leiden tot een overschatting van OR’s van de gevonden risicofactoren.
- Er geen onderscheid in de studies is gemaakt met betrekking tot type van delier (hyperactief, hypoactief
- Er kan niet uitgesloten worden dat er interactie is tussen de risicofactoren (bijvoorbeeld mechanische beademing en gebruik benzodiazepines) en daarmee is causaliteit niet goed te beoordelen.
In tegenstelling tot volwassen patiënten, waarbij een eerder doorgemaakt delier als een risicofactor werd beschreven, is dit bij kinderen niet onderzocht (Erikson, 2011, NICE guideline).
Er is geen eenduidig predictie model ontwikkeld en getest op verschillende kinder-IC’s met verschillende populaties. Aan deze twee voorwaarden moet wel worden voldaan om te komen tot krachtere uitspraken over risicofactoren.
Op basis van de literatuur bestaan aanwijzing dat relevante risicofactoren bestaan voor het ontwikkelen van een PD bij kinderen. Professionals (artsen, verpleegkundigen) werkzaam op kinder-(IC) afdelingen moeten hiervan kennis hebben en zich bewust zijn dat een keuze (bijvoorbeeld toediening van benzodiazepinen of opiaten) kan leiden tot een PD bij kinderen, hoewel causaliteit niet is aangetoond. Hierbij geldt dat belangen voor de individuele patiënt zorgvuldig moeten worden afgewogen.
Waarden en voorkeuren van patiënten.
Kritisch kijken naar potentiële risicofactoren kan gunstige effecten hebben voor de individuele patiënt door een verminderd risico op PD.
Het gebruik van vrijheid beperkende interventies (VBI) lijkt een risicofactor voor PD bij kinderen. Dit is echter maar in één studie onderzocht en het is ook geassocieerd met beademing en gebruik van bezodiazepines. Vanuit onderzoek bij volwassenen is bekend dat het gebruik van VBI is geassocieerd met het optreden van een delier (Mehta, 2015; Sanson, 2018; Pan, 2019). Deze interventies zijn soms nodig om de patiënt te beschermen tegen accidentele verwijdering van katheters en tubes. Het niet toepassen van de interventie kan leiden tot een toename van het gebruik van opiaten en benzodiazepines om accidentele verwijdering te voorkomen. Betrek de ouders bij de keuze voor VBI of opiaten/benzo’s; hier gaat het vooral om informeren en de voor- en nadelen voor deze keuze goed te bespreken.
Kosten (middelenbeslag)
Indien het mogelijk is om een PD te voorkomen, zou dit een kostenbesparing voor het ziekenhuis kunnen geven. Echter is het onmogelijk om aan te geven of screening op bepaalde risicofactoren daadwerkelijk leidt tot minder PDs. Het effect op de kosten is daarom ook onbekend.
Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
Het is in beperkte mate mogelijk om risicofactoren op PD te beperken, sommige risicofactoren zijn inherent aan opname op IC, zoals beademing.
Aanpassing van sedatie en of pijn protocollen is lastig vanwege onvoldoende beschikbaarheid en evidence voor alternatieven. In tegenstelling tot volwassenen die een IC opname zoveel mogelijk wakker meemaken, is dat bij (jonge) kinderen meestal niet mogelijk omdat het begrip van wat nodig is, ontbreekt.
Rationale/ balans tussen de argumenten voor en tegen de interventie
Een risicofactor die in zes studies is gevonden is dat beademing als risicofactor is geassocieerd met het optreden van een PD (OR 1,6 tot 18,8). Beademing is een slecht beïnvloedbare risicofactor.
Aanbeveling-1
Het gebruik van vrijheid beperkende interventies (VBI) moet terughoudend worden ingezet. Het gevaar op accidentele verwijdering van katheters en tubes moet goed worden afgewogen tegen gebruik van opiaten en benzodiazepines.
Aanbeveling-2
Benzodiazepines zijn in vijf studies als risicofactor naar voren gekomen (OR 2,0 tot 3,8) en is geassocieerd met een PD bij kinderen. Er is op dit moment geen alternatief voor benzodiazepines waarvan de voor- en nadelen afdoende zijn onderzocht.
Aanbeveling-3
Gebruik van opiaten is als risicofactor naar voren gekomen (OR 2,3) in één studie en is geassocieerd met een PD bij kinderen.
Aanbeveling-4
Het is in beperkte mate mogelijk om risicofactoren op PD te beperken, echter sommige risicofactoren zijn inherent aan opname op een kinder-IC of kinderafdeling. De beschreven risicofactoren hebben een zeer lage bewijskracht. Ervaring van de zorgprofessional met PD kan de vroege herkenning helpen. Menig risicofactor hangt samen met ziekte, bepaalde ziektebeelden of orgaanfalen van de patiënt en de reeds benoemde interventies als sedatie en pijnstilling.
Onderbouwing
Achtergrond
Onderkenning van behandelbare risicofactoren die het optreden van pediatrisch delier (PD) kunnen veroorzaken is van groot belang. Door vroegtijdige herkenning en waar mogelijk behandeling van deze risicofactoren (bijvoorbeeld behandeling van een infectie) kan het risico op het optreden van een PD zo laag mogelijk worden gehouden.
Conclusies
Zeer laag GRADE |
Mogelijke risicofactoren voor de ontwikkeling van een PD kunnen zijn*: leeftijd; ontwikkelingsachterstand; ernst van de ziekte; eerder doorgemaakt coma; mechanische beademing; post-operatieve status; het gebruik van (anticholinergische) medicamenten: opiaten, benzodiazepines, anti-epileptica, vasopressoren, gebruik van vrijheid beperkende interventies (zie tabel 1).
Bronnen: (Alvarez, 2018; Traube, april & mei 2017; Traube, 2017; Mody, 2018; Patel, 2017; Ramirez, 2019; Silver, 2015; Winsnes, 2019)
(* de volgorde van factoren is niet ingedeeld naar belangrijkheid) |
Samenvatting literatuur
Beschrijving studies en mogelijke risicofactoren
In 2019 werden in totaal tien nieuwe studies toegevoegd. Deze onderzoeken beschreven allen multivariate modellen om PD risico bij kinderen te voorspellen (Dervan, 2020; Winsnes, 2019; Ramirez, 2019; Alvarez, 2018; Mody, 2018; Traube, april & mei 2017; Traube, 2017; Patel, 2017; Silver, 2015). Helaas werden deze modellen niet gevalideerd in een andere populatie. Drie studies vielen op door het grote aantal geïncludeerde patiënten: 2446 in Dervan (2020), 994 in Traube (2017a) en 1547 in Traube (2017b).
Tabel 1 geeft een overzicht van de riscofactoren en de bijbehorende odd ratio’s.
Resultaten
Tien studies werden geïncludeerd.
Dervan (2020) beschrijft een retrospectieve cohortstudie uitgevoerd bij 2446 kinderen op een kinder-IC. De leeftijd van de kinderen werd verdeeld in vier groepen: < 2 jr.: 32%; 2 tot 5: 17%; 5 tot 12: 21%; en > 12: 30%. Delirium werd vastgesteld met de CAP-D (score > 9) met een prevalentie van 44%. Delirium kwam significant vaker voor bij kinderen met een opnameduur ³ 48 uur (69%) in vergelijking met kinderen < 48uur opgenomen (30%).
In een multivariaat model, waarbij werd gecorrigeerd voor mate van ziek-zijn bij opname en postoperatief, werden de volgende risicofactoren gevonden voor het ontstaan van een PD: leeftijd jonger dan 2 jaar, ontwikkelingsachterstand, status epilepticus (als primaire diagnose) wel/niet postoperatief en mechanische beademing. Ook de benzodiazepine blootstelling was geassocieerd met een toegenomen kans op PD (Figuur 1 in het artikel, geen getallen gerapporteerd). Voor deze risicofactoren werden geen Odds Ratio’s of verklaarde variantie gerapporteerd. Dit model gold voor kinderen met een opnameduur ³ 48 uur.
Tabel 1 Risicofactoren
Risicofactor |
OR (range) |
Referentie |
Leeftijd (maanden) |
0,35 (0.19; 0.64) |
2, 4 |
Leeftijd categorieën: - > 2 jaar - 2 tot 5 / <5 - 5 tot 13 > 13 |
0,70 0,6, 2,6 0,4 0,4 |
1, 6, 7, 8, 10 7 7 |
Ernst van ziekte |
1,3 - 1,5 |
7 |
Ontwikkelingsachterstand |
3,5 - 17,5 |
1, 3, 10 |
Neurologische aandoeningen |
3,3 - 4,4 |
3, 7 |
Eerder coma |
4,2 |
7 |
Beademing |
1,6 tot 18,8 |
1, 3, 4, 5, 6, 7, 10 |
Benzodiazepine |
2,0 tot 5,3 |
1, 2, 4, 5, 6, 7, 8 |
Opiaten |
1,8 tot 2,3 |
2, 6, 8 |
Anticholinerge medicatie |
2,2 tot 3,2 |
2, 3, 7 |
Vasopressoren |
2,4 |
6 |
Leverfalen |
54,9 |
3 |
Psychotrope medicatie |
4,9 |
3 |
Algehele anesthesie |
0,4 |
6 |
Anti-epileptica |
2,9 |
6 |
Post-operatieve status |
3,3 |
7 |
Tachycardie |
4,7 |
3 |
Delirant vorige dag |
8,2 |
5 |
Fixatie |
4,0 |
6 |
1. Dervan (2020)
2.Winsne (2019)
3. Ricardo Ramirez (2019)
4. Alvarez (2018)
5. Mody (2018)
6. Traube (April 2017)
7. Traube (Mei 2017)
8. Traube (2017)
9. Patel (2017)
10. Silver (2015)
Door Winsnes (2019) werd een prospectieve cohortstudie uitgevoerd bij 223 kinderen die samen 807 keer werden opgenomen op de pediatrische afdelingen voor hematologie, oncologie en beenmergtransplantatie-unit (BMT) of kinder-IC met een hematologisch- oncologische aandoening. Deze kinderen waren tussen de 0 en 21 jaar, maar er werden geen nadere details gegeven over leeftijd; 56% waren jongens. Delirium werd vastgesteld met de CAP-D (score > 9). De prevalentie was 4,9% van de opnames. Met behulp van een stapsgewijze logistische regressieanalyse konden de volgende variabelen in het model worden geïncludeerd: jongere leeftijd bij opname (nul tot twee jaar); verblijfsduur van meer dan vijf dagen; locatie van de patiënt (kinder-IC versus BMT); toediening van benzodiazepines, opioïden, of anticholinergische medicijnen. Dit model werd grafisch weergegeven in figuur 2 van het artikel; effect schattingen van de odds ratio werden niet getalsmatig weergegeven.
Door Ricardo Ramirez (2019) werd een prospectieve cohortstudie uitgevoerd bij 156 kinderen tussen 5 en 14 jaar, opgenomen op de kinder-IC. De mediane leeftijd van de kinderen met PD (N=29) was 10 jaar (IQR 7,0-12,0), kinderen zonder PD (N=127) 11,0 jaar (IQR 8,0 tot 13,0). Delirium werd vastgesteld met de pCAM-ICU en het type PD (hypo- versus hyperactief delier) werd met de DRS-R98 bepaald. Negenentwintig kinderen ontwikkelden een PD (18,6%). Van de beademde kinderen ontwikkelden 31% (9/29) van de kinderen een PD en bij kinderen zonder beademing trad in 5% van de gevallen een PD op.
In een multivariaat model werden de volgende risicofactoren (odds ratio’s) gevonden voor het ontstaan van een PD: ontwikkelingsachterstand OR 17,54 (95% BI 3,23 tot 95,19); mechanische beademing OR 18,8 (95% BI 4,29 tot 82,28); leverfalen OR 54,88 (95% BI 4,27 tot 705,33); neurologische aandoeningen OR 4,41 (1,23 tot 15,83); gebruik van anticholinergica OR 3,23 (1,02; 10,26); gebruik van andere psychotrope medicatie OR 4,88 (95% BI 1,42 tot 16,73) en tachycardie OR 4,74 (95% BI 1,21 tot 18,51).
Alvarez (2018) beschrijft een studie uitgevoerd bij 99 kinderen opgenomen op één cardiologische intensive care unit (CICU) in Colorado USA. Deze kinderen hadden een mediane leeftijd van 24 maanden (IQR 2, 72 maanden) en 53% was jongen. De incidentie van PD was 57% (56/99). Van deze groep werd 57% beademd. Delirium werd vastgesteld met de CAP-D (score > 9). In een multivariaat gemengd logistisch regressiemodel werden de volgende risicofactoren (odds ratio’s) gevonden voor het ontstaan van een PD: Leeftijd (maanden) OR 0,35 (95% BI 0,19 tot 0,64) P<0,001; mechanische ventilatie OR 4,1 (95% BI 1,7 tot 9,89) P=0,002 en gebruik van benzodiazepines OR 3,78 (95% BI 1,46 tot 9,79) P=0,01.
De studie van Mody (2018) was een retrospectieve cohortstudie uitgevoerd bij 580 kinderen opgenomen op de kinder-IC. Leeftijd bij opname was als volgt verdeeld: < 1: 25%; 1 tot 2: 20%; 3 tot 5: 20%; 6 tot 12: 17% en > 12: 18%. Van deze kinderen was 53% een jongen. Delirium werd vastgesteld met de CAP-D (gehanteerd afkappunt is niet beschreven) bij 131 van de 580 kinderen (22,6%). Kinderen waren gediagnosticeerd met PD in 487 van de 2291 (21%) patiënten dagen. Met betrekking tot de subtypes van PD, kwam hypoactief delirium het meest voor 255/487 (52%), gevolgd door een gemengde vorm (191/487, 39%) en een hyperactief delier 41/487, 8%). In een multivariaat model werden de volgende risicofactoren (odds ratio’s) gevonden voor het hebben van een PD: het hebben van PD de vorige dag OR 8,16 (95% BI 5,67 tot 11,74); benzodiazepine gebruik de vorige dag adjusted OR 2,0 (95% BI 1,40 tot 2,90); gebruik van opiaten de vorige dag was niet onafhankelijk geassocieerd met het optreden van PD, OR 1,09 (95% BI 0,75 tot 1,59); mechanische beademing OR 3,92 (95% BI 2,59 tot 5,92). Vervolgens hebben de onderzoekers gekeken naar de kans dat een PD de volgende dag zou optreden waarbij het kind werd blootgesteld aan het gebruik van benzodiazepinen, waarbij werd gecorrigeerd voor opiaten en beademing. Dit model liet een OR van 3,33 (95% BI 1.43 tot 7.80) voor het gebruik van benzodiazepine zien.
De studie van Traube (April 2017) was een multicenter punt-prevalentie studie uitgevoerd op 25 kinder-IC’s in de Verenigde Staten, Nederland, Nieuw-Zeeland, Australië en Saudi-Arabië. Op twee aangewezen studiedagen werd ieder kind dat om 8:00 uur lokale tijd was opgenomen op de kinder-IC in deze studie geïncludeerd en geobserveerd op PD met de CAP-D (score > 9). Op deze manier werden 994 kinderen geïncludeerd; daarvan was 49% 0 tot 2 jaar oud; 15% 2 tot 5 jaar; 20% 5 tot 13 jaar en 17% > 13 jaar oud; 54% waren jongens; verder werd 36% beademd. De prevalentie van PD was 25%. In een multivariaat logistisch regressiemodel werden de volgende risicofactoren (adjusted odds ratio’s) gevonden voor een PD: leeftijd > 2 jaar OR 0,70 (95% BI 0,50 tot 1,0); gebruik vrijheidsbeperkende middelen OR 4,0 (95% BI 2,0 tot 7,7); mechanische beademing OR 1,7 (1,1 tot 2,7); gebruik van opiaten OR 2,3 (95% BI 1,5 tot 3,5); benzodiazepines OR 2,2 (1,5 tot 3,3); anti-epileptica OR 2,9 (95% BI 1,8 tot 4,8); algehele anesthesie OR 0,4 (0,3 tot 0,8) en gebruik van vasopressoren 2,4 (1,5 tot 3,8).
Traube (Mei 2017) beschrijft een grote studie met 1547 kinderen opgenomen tussen september 2014 en augustus 2015, uitgevoerd op één kinder-IC. De leeftijd van deze kinderen was als volgt verdeeld: 0 tot 2: 38%; > 2 tot 5: 20%; > 5 tot 13: 23%; > 13 19%. Van deze kinderen was 57% een jongen. Als potentiële confounders werden genoemd: 42% beademde kinderen en 21% van de kinderen had een ontwikkelingsachterstand. Delirium werd vastgesteld met de CAP-D (score > 9) bij 17,3% van de opgenomen patiënten (267/1547).
In een multivariaat logistisch regressiemodel werden de volgende risicofactoren (adjusted odds ratio’s) gevonden voor een PD: leeftijd (0 tot 2 was referentie); 2 tot 5 jaar OR 0,61 (95% BI 0,39 tot 0,94); 5 tot 13 jaar OR 0,41 (95% BI 0,26 tot 0,65), > 13 jaar 0,40 (95% BI 0,24 tot 0,64); ontwikkelingsachterstand 3,31 (2,33 tot 4,72); ernst van de ziekte (PIM-3) (≤ 0,8% was referentie); > 0,8% en ≤ 1,4% OR 1,27 (95% CI 0,82 tot 1,98); > 1,4% OR 1,53 (95% BI 1,02 tot 2,32); eerder coma OR 4,24 (2,68 tot 6,78); ooit mechanische beademing OR 1,63 (95% BI 1,15 tot 2,31); benzodiazepines OR 5,25 (95% BI 3,71 tot 7,46); anticholinergica OR 2,17 (95% BI 1,41 tot 3,41).
Traube (2017) beschrijft een retrospectieve cohortstudie uitgevoerd bij 186 kinderen opgenomen op een oncologische kinderafdeling. Leeftijdsverdeling was als volgt: 0 tot 2: 10%; 2 tot 5: 24%; 5 tot 13: 25% en > 13: 41%; deze groep bestond voor 50% uit jongens. Delirium werd vastgesteld met de CAP-D (score > 9) met een prevalentie van 18,8% (35/186). In een multivariaat model kwamen de volgende risicofactoren (odds ratio’s) naar voren voor het ontstaan van een PD: leeftijd ≤ 5 jaar OR 2,61 (95% BI 1,12 tot 6,08); primaire diagnose hersentumor OR 4,72 (95% BI 1,20 tot 18,57); postoperatieve status OR 3,27 (95% BI 1,27 tot 8,42); toediening van benzodiazepines OR 3,71 (95% BI 1,79 tot 7,71) en toediening van verdovende middelen zoals opiaten OR 1,80 (95% BI 0,74 tot 4,35).
De studie van Patel (2017) was een prospectieve cohortstudie uitgevoerd bij 194 kinderen opgenomen op een cardiologische kinder-IC. Leeftijd bij opname was als volgt verdeeld: 0 tot 2: 42%; 3 tot 5: 25%; 6 tot 13: 15% en > 13: 19%. Van deze kinderen was 59% een jongen en 37% werd mechanisch beademd. PD werd vastgesteld met de CAP-D (score > 9). De prevalentie van PD was 49% (95/194). In een multivariaat model werden de volgende risicofactoren (adjusted odds ratio’s) gevonden voor het ontstaan van een PD: Leeftijd (≤ 2 jaar referentie) > 2 tot 5 OR 0,30 (95% BI 0,12 tot 0,72); > 5-13 OR 0,30 (95% BI 0,10 tot 0,87); > 13 OR 0,06 (95% BI 0,02 tot 0,22); baseline albumine (≤ 3 mg/dL referentie) > 3 mg/dl OR 0,19 (95% BI 0,04 tot 0,84); ontwikkelingsachterstand (geen ontwikkelingsachterstand is referentie) OR 3,38 (95% BI 1,18 tot 9,66); een RACHS (Risk Adjustment for Congenital Heart Surgery) score (1 tot 2 als referentie) RACHS-score OR 3,4: 2,93 (95% BI 1,32 tot 6,5) en cyanotische hartafwijkingen (geen cyanose als referentie) OR 2,43 (95% BI 1,16 tot 5,09).
Silver (2015) beschreef een prospectieve cohortstudie uitgevoerd bij 99 kinderen opgenomen op de kinder-IC. De leeftijdsverdeling was als volgt: 0 tot 2: 34%; 2 tot 5: 19%; 5 tot 13: 21% en > 13: 25%; en er waren 60% jongens bij. Verder werd 25% van de kinderen mechanisch beademd. Delirium werd vastgesteld met de CAP-D (score > 9) bij 21% (21/99) opgenomen kinderen. In een multivariaat model kwamen de volgende risicofactoren (odds ratio’s) naar voren voor het ontstaan van een PD: leeftijd: (0 tot 2 jaar als referentie) 2 tot 5-jarigen liepen het hoogste risico op een PD OR 2,57 (95% BI 1,11 tot 5,93); ontwikkelingsachterstand OR 3,45 (95% BI 1,54 tot 7,76) en mechanische beademing OR 3,86 (95% BI 1,81 tot 8,24).
Bewijskracht van de literatuur
De bewijskracht voor prognostische studies start hoog en deze werd verlaagd vanwege beperkingen in de onderzoeksopzet, de gevonden modellen werden namelijk niet in een andere studie gebruikt of gevalideerd, en er werd niet gekeken naar type delier of in de analyses geen rekening mee gehouden. Ook kan worden gedowngrade voor indirectheid, omdat de meeste studies in de USA werden uitgevoerd en niet in Europa. Mogelijk kunnen factoren van lokaal beleid in behandeling van kinderen op de kinder-IC anders zijn dan in Europa, wat effect kan hebben op de gevonden risicofactoren. Volgens het waarderingssysteem van GRADE wordt de bewijskracht als zeer laag gegradeerd.
Zoeken en selecteren
Om de uitgangsvraag te kunnen beantwoorden is een systematische literatuuranalyse verricht met de volgende zoekvraag (vragen):
P: kritisch zieke kinderen at risk voor PD;
I: prognostisch model dat het risico bepaalt om PD te ontwikkelen met als mogelijke prognostische factoren: leeftijd, ernst van de ziekte, kunstmatige beademing, benzodiazepines, opioïden, chirurgie;
C: afwezigheid van deze factoren;
O: diagnostische accuratesse;
T: ontslag kinder-IC;
S: kinder-IC.
Zoeken en selecteren
Bij een literatuuronderzoek gericht op een prognostisch model is er hiërarchie in de kwaliteit van de individuele studies. Bij voorkeur wordt de effectiviteit van het prognostische model geëvalueerd in een klinische trial. Helaas is dit type studie zeldzaam. Indien die niet beschikbaar zijn wordt gezocht naar studies die een prognostisch model ontwikkelen en valideren in een andere populatie (externe validatie). Prognostische modellen kunnen ook intern worden gevalideerd met behulp van bootstrapping of cross-valideren, maar dan moet de bewijskracht gedowngrade worden voor risk of bias/indirectheid en is niet duidelijk of het model goed presteert in de doelpopulatie.
Wanneer geen extern gevalideerde prognostische modellen beschikbaar zijn, is geprobeerd de PICO te beantwoorden met studies die niet-gevalideerde prognostische longitudinale multivariabele modellen beschrijven en risicofactoren. Door het lage vertrouwen in de resultaten van modellen die niet extern gevalideerd zijn, worden factoren alleen beschreven als ze in minstens twee modellen naar voren kwamen. Univariate prognostische modellen kunnen niet gegradeerd worden aangezien het vertrouwen in deze modellen te laag is, dus deze worden hier niet meegenomen. De prognostische factoren kunnen gebruikt worden om kinderen te identificeren met een verhoogd risico op PD.
Deze vraag betreft een herziening van de richtlijntekst uit 2014. In de databases Medline (via OVID) en Embase (via Embase.com) is op 3 juni 2019 met relevante zoektermen een aanvullende search uitgevoerd naar prognostische modellen en risicofactoren voor een PD. De zoekverantwoording is weergegeven onder het tabblad Verantwoording. De literatuurzoekactie leverde 530 treffers op.
Studies werden geselecteerd op grond van de volgende selectiecriteria: studies bij kinderen die een prognostisch model beschreven gericht op risicofactoren voor een PD. Op basis van titel en abstract werden in eerste instantie twaalf studies voorgeselecteerd. Vervolgens werd op basis van handmatig zoeken nog één artikel toegevoegd. Na raadpleging van de volledige tekst van dertien studies, werden vervolgens drie studies geëxcludeerd (zie exclusietabel onder het tabblad Verantwoording), en tien studies definitief geselecteerd naar aanleiding van de aanvullende search. De studies die in de richtlijn van 2014 werden beschreven waren geen prognostische modellen (maar alleen gericht op individuele risicofactoren) en worden daarom hier niet meer meegenomen.
Resultaten
Tien onderzoeken zijn opgenomen in de literatuuranalyse. De belangrijkste studiekarakteristieken en resultaten zijn opgenomen in de evidencetabellen. De beoordeling van de individuele studieopzet (risk of bias) is opgenomen in de risk-of-biastabellen.
Referenties
- Alvarez RV, Palmer C, Czaja AS, Peyton C, Silver G, Traube C, Mourani PM, Kaufman J. Delirium is a Common and Early Finding in Patients in the Pediatric Cardiac Intensive Care Unit. J Pediatr. 2018 Apr;195:206-212.
- Dervan LA, Di Gennaro JL, Farris RWD, Watson RS. Delirium in a Tertiary PICU: Risk Factors and Outcomes. Pediatr Crit Care Med. 2020 Jan;21(1):21-32.
- Eriksson I, Gustafson Y, Fagerström L, Olofsson B. Urinary tract infection in very old women is associated with delirium. Int Psychogeriatr. 2011 Apr;23(3):496-502.
- Mehta S, Cook D, Devlin JW, Skrobik Y, Meade M, Fergusson D, Herridge M, Steinberg M, Granton J, Ferguson N, Tanios M, Dodek P, Fowler R, Burns K, Jacka M, Olafson K, Mallick R, Reynolds S, Keenan S, Burry L; SLEAP Investigators; Canadian Critical Care Trials Group. Prevalence, risk factors, and outcomes of delirium in mechanically ventilated adults. Crit Care Med. 2015 Mar;43(3):557-66.
- Mody K, Kaur S, Mauer EA, Gerber LM, Greenwald BM, Silver G, Traube C. Benzodiazepines and Development of Delirium in Critically Ill Children: Estimating the Causal Effect. Crit Care Med. 2018 Sep;46(9):1486-1491.
- NICE. Delirium: diagnosis, prevention and management (2010). http://www.nice.org.uk/nicemedia/live/13060/49909/49909.pdf
- Patel AK, Biagas KV, Clarke EC, Gerber LM, Mauer E, Silver G, Chai P, Corda R, Traube C. Delirium in Children After Cardiac Bypass Surgery. Pediatr Crit Care Med. 2017 Feb;18(2):165-171.
- Ricardo Ramirez C, Álvarez Gómez ML, Agudelo Vélez CA, Zuluaga Penagos S, Consuegra Peña RA, Uribe Hernández K, Mejía Gil IC, Cano Londoño EM, Elorza Parra M, Franco Vásquez JG. Clinical characteristics, prevalence, and factors related to delirium in children of 5 to 14 years of age admitted to intensive care. Med Intensiva. 2019 Apr;43(3):147-155.
- Pan Y, Yan J, Jiang Z, Luo J, Zhang J, Yang K. Incidence, risk factors, and cumulative risk of delirium among ICU patients: A case-control study. Int J Nurs Sci. 2019 Jun 2;6(3):247-251.
- Sanson G, Khlopenyuk Y, Milocco S, Sartori M, Dreas L, Fabiani A. Delirium after cardiac surgery. Incidence, phenotypes, predisposing and precipitating risk factors, and effects. Heart Lung. 2018 Jul-Aug;47(4):408-417.
- Silver G, Traube C, Gerber LM, Sun X, Kearney J, Patel A, Greenwald B. Pediatric delirium and associated risk factors: a single-center prospective observational study. Pediatr Crit Care Med. 2015 May;16(4):303-309.
- Traube C, Silver G, Gerber LM, Kaur S, Mauer EA, Kerson A, Joyce C, Greenwald BM. Delirium and Mortality in Critically Ill Children: Epidemiology and Outcomes of Pediatric Delirium. Crit Care Med. 2017a May;45(5):891-898.
- Traube C, Silver G, Reeder RW, Doyle H, Hegel E, Wolfe HA, Schneller C, Chung MG, Dervan LA, DiGennaro JL, Buttram SD, Kudchadkar SR, Madden K, Hartman ME, deAlmeida ML, Walson K, Ista E, Baarslag MA, Salonia R, Beca J, Long D, Kawai Y, Cheifetz IM, Gelvez J, Truemper EJ, Smith RL, Peters ME, O'Meara AM, Murphy S, Bokhary A, Greenwald BM, Bell MJ. Delirium in Critically Ill Children: An International Point Prevalence Study. Crit Care Med. 2017b Apr;45(4):584-590.
- Traube C, Ariagno S, Thau F, Rosenberg L, Mauer EA, Gerber LM, Pritchard D IX, Kearney J, Greenwald BM, Silver G. Delirium in Hospitalized Children with Cancer: Incidence and Associated Risk Factors. J Pediatr. 2017 Dec;191:212-217.
- Winsnes K, Sochacki P, Eriksson C, Shereck E, Recht M, Johnson K, Loret De Mola R, Stork L. Delirium in the pediatric hematology, oncology, and bone marrow transplant population. Pediatr Blood Cancer. 2019 Jun;66(6):e27640.
Evidence tabellen
Evidence table for prognostic factor studies
Research question: What are risk factors for the development of pediatric delirium?
Study reference |
Study characteristics |
Patient characteristics |
Prognostic factor(s) |
Follow-up
|
Estimates of prognostic effect |
Comments |
Alvarez, 2018 |
Type of study: single-center prospective observational cohort study
Setting and country: pediatric cardiac intensive care unit (CICU) in USA
Funding and conflicts of interest: Pediatric Critical Care Clinical Research Program and the Heart Institute of the Children’s Hospital Colorado |
Inclusion criteria: all patients from birth to 21 years old admitted over a 10-week period between June 2015 to August 2016
Exclusion criteria: admitted to CICU for less than 12 hours; admitted to pediatric CICU>24 hours prior first delirium screening; to identify only new delirium diagnoses. Neuromuscular blockade and/or therapeutic hypothermia
N= 99
Age(median): 24 months (IQR 2-72)
Sex: 53% M / 47% F
Potential confounders or effect modifiers: mechanical ventilation 57% |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement: STS-EACTS surgical score for surgically treated patients; cardiopulmonary bypass time (15 minute increments), cross-clamp time, age (months), mechanical ventilation on admission, any mechanical ventilation, benzodiazepine use, opioid use, drug exposure prior to admission, location prior to admission (home versus inpatient) and anticholinergics.
Patient characteristics from medical record: age, sex, race/ethnicity, date of admission, date and type of surgical procedure, diagnoses. deep hypothermic circulatory arrest time, and. Type of respiratory support (both on admission and daily), use of vasopressor/inotrope, opiates, benzodiazepines, anticholinergics, steroids, Withdrawal Assessment Tool -1 scores and CAPD score.
|
Duration or endpoint of follow-up:
For how many participants were no complete outcome data available? N (%): 46, these were excluded resulting in a sample size of 99 patients
Reasons for incomplete outcome data described? Missing data were excluded |
Multivariable mixed logistic regression model:
STS-EACTS score >3: OR 1.08 (95% CI 0.25; 4.64) P=0.91 Cardio Pulmonary Bypass time (15 minutes): 1 (95% 0.87; 1.16) P=0.98 Age (months): 0.35 (95% CI 0.19; 0.64) P=0.0001 Mechanical ventilation: 4.1 (95% CI 1.7; 9.89) P=0.02 Benzodiazepines: 3.78 (95% CI 1.46; 9.79) P=0.01
|
|
Dervan, 2020 |
Type of study: Retrospective cohort study
Setting and country: tertiary care PICU, Seattle, USA
Funding and conflicts of interest: Authors have disclosed that they do not have any potential conflicts of interest
|
Inclusion criteria: All children admitted to the PICU March 1, 2014, to October 1, 2016, with at least one Cornell Assessment of Pediatric Delirium score
Exclusion criteria: ND
N = 2446 (N=1538 (63%) LOS <48hr)
Age: <2: 32% 2-5: 17% 5-12: 21% ³ 12: 19%
Sex: 53 % M / 47 % F |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Multivariable logistic regression, including all factors that were significant at the 0.10 from univariate analyses. Covariates were selected to retain in the multivariable models using backward stepwise selection, eliminating covariates with p value greater than 0.2 and re-entering those with p less than 0.1 |
Duration or endpoint of follow-up:
For how many participants were no complete outcome data available? N (%): ?
Reasons for incomplete outcome data described? - |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:
Is alleen een figuur gegeven van multivariate analyses
Age under 2 yrs: First PRISM Baseline PCPC Etc. |
|
Mody, 2018 |
Type of study: retrospective cohort study
Setting and country: tertiary care PICU, New York, USA
Funding and conflicts of interest: funding received from pharmaceutical companies by several authors; other authors did not receive funding from these companies. |
Inclusion criteria: All patients admitted consecutively to our academic, urban, tertiary care PICU from January 2015 to June 2015 were included. This group is a part of a larger cohort of children included in a 12-month dataset. Exclusion criteria: - N= 580 Age at admission: <1: 25% 1-2: 20% 3-5: 20% 6-12: 17% >12: 18% Sex: 53% M Potential confounders or effect modifiers: See table 1 |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Cognitive status (delirium, coma or normal) Benzodiazepine exposure Opiate exposure Mechanical ventilation
In marginal structural model (MSM)
|
Duration or endpoint of follow-up: unclear
For how many participants were no complete outcome data available? N (%): ?
Reasons for incomplete outcome data described? - |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:
Multivariate mixed effects model: Cognitive status day prior: Coma 0.85 (95%CI 0.51 – 1.41) Delirium 8.16 (95%CI 5.67 – 11.74)
Benzodiazepine exposure day prior 2.02 (95%CI 1.39 – 2.93) Opiate exposure day prior 1.09 (95% CI 0.75 – 1.59) Mechanical ventilation 3. 92 (2.59 – 5.92)
|
|
Patel, 2017 |
Type of study: prospective cohort study
Setting and country: pediatric cardiac intensive care unit (PCICU), USA
Funding and conflicts of interest: all authors have disclosed no conflict of interest; funding not reported |
Inclusion criteria: PCICU admission following on-pump cardiac surgery age ≤ 21 years
Exclusion criteria: ND
N = 194
Age: 0-2: 42% 3-5: 25% 6-13: 15% >13: 19%
Sex: 59 % M / 41 % F
Potential confounders or effect modifiers: 37% mechanically ventilated
|
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Multivariable logistic regression, including all factors that were significant at the 0.10 alpha level in bivariate analyses, was performed to predict development of delirium. Bi-directional stepwise selection based on Akaike information criterion produced the final model
|
Duration or endpoint of follow-up:
For how many participants were no complete outcome data available? N (%):
Reasons for incomplete outcome data described? Days with missing delirium assessment were excluded (1,4% of days) |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:
Age 0-2 reference >2-5 0.30 (0.12 – 0,70) >5-13 0.30 (0.10 – 0.87) >13 0.06 (0.02 – 0.22)
Baseline albumin ≤ 3 mg/dL reference >3 mg/dL 0.19 (0.04 0.84)
Developmental delay No delay: reference Delay: 3.38 (1.18 – 9.66)
RACHS score Rachs score 1-2: reference Rachs score 3-4: 2.93 (1.32 – 6.50)
Cyanotic heart disease No: reference Yes: 2.43 (1.16 – 5.09) |
|
Ramirez, 2019 |
Type of study: cross-sectional study
Setting and country: Colombia
Funding and conflicts of interest: Dirección de Investigación e Innovación (CIDI) of the Universidad Pontificia Bolivariana (project: 434B-08/15-45). The CIDI did not participate in the design of the study or in data compilation, analysis or decision to submit the manuscript |
Inclusion criteria: patients between 5 and 14 years of age consecutively admitted to the PICU of Hospital Pablo Tobón Uribe --- a high complexity university hospital
Exclusion criteria: patients with stupor or in coma, with communication problems precluding evaluation, receiving deep sedation throughout admission, and those cases in which informed consent could not be obtained
N= 156
Median age: Delirium: 10.0 Without delirium: 11.0
Sex: 62% M /38 % F with delirium; 50% M/50% F, without delirium
Potential confounders or effect modifiers: Mechanical ventilation 31% with delirium; 5% without delirium |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Independent variables were: age in years, gender, educational level, administration of deep sedation upon admission (yes/no, depending on whether the RASS score was ≤3), PRISM score, history of intellectual disability, epilepsy, vision problems or hearing problems, and each of the 6 most frequent main diagnoses upon admission according to the DEC. 2) following characteristics had been recorded in the case history during the last 24---72 h: postoperative condition, mechanical ventilation, respiratory failure, ineffective clearing of the airway, altered heart rate or blood pressure (tachycardia, bradycardia, hypertension or hypotension according to the criteria of the American Heart Association), hyperthermia (temperature ≥ 38.0 ◦C), hypothermia (temperature ≤ 36.0 ◦C), hypoxemia (PaO2 < 60 mmHg), pain scored from 0 to 10 based on a visual analog scale (VAS), acidosis, electrolytic alterations, anemia, nutritional imbalances, neurologic al diseases of any kind, seizures, intoxication, heart, kidney or liver failure, metabolic disorders (e.g., blood glucose or thyroid alterations), infection, loss of skin integrity, constipation and restricted mobility. 3) Drug groups: (administered in the last 72 h): analgesics, corticosteroids, opioids, antibiotics, anticholinergic agents, benzodiazepines, antipsychotics and --- as a single variable --- other psychotropic agents. |
Duration or endpoint of follow-up:
For how many participants were no complete outcome data available? N (%):
Reasons for incomplete outcome data described? |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1: chi-kwadraat 10.567, p=0.103
Characteristic (OR (95%CI)) History of intellectual disability 17.54 (3.23---95.19) Mechanical ventilation 18.80 (4.29---82.28) Liver failure 54.88 (4.27---705.33) Neurological disease 4.41 (1.23---15.83) Use of anticholinergic drugs 3.23 (1.02---10.26) Use of other psychotropic agents 4.88 (1.42---16.73) Tachycardia 4.74 (1.21---18.51) o |
|
Silver, 2015 |
Type of study: prospective cohort study
Setting and country: PICU, New York, USA
Funding and conflicts of interest: Supported, in part, by grant UL1-TR000457-06 from the National Center for Advancing Translational Sciences |
Inclusion criteria: prospective observational study, conducted over 10 weeks in an urban academic tertiary care PICU. All patients were eligible for inclusion, regardless of age or diagnosis
Exclusion criteria: deeply sedated patients: unarousable to verbal stimulation
N= 99
Age: 0-2: 34% 2-5: 19% 5-13: 21% >13: 25%
Sex: 60% M
Potential confounders or effect modifiers: Mechanical ventilation 25% |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Any bivariate association that achieved a p value of less than 0.2 was entered into the multivariate model.
Demographic and clinical data were collected upon enrollment, including age, gender, diagnosis, severity-of-illness score using Pediatric Index of Mortality II (PIM2), and history of prematurity. Severe impairment in the child’s ability to communicate with caregiver at baseline was used as a proxy for severe developmental delay. Clinical data were collected daily, including need for oxygen and mechanical ventilation. Hospital length of stay (LOS) was calculated from day of hospital admission to day of hospital discharge
|
Duration or endpoint of follow-up:
For how many participants were no complete outcome data available? N (%): 12 and these were excluded
Reasons for incomplete outcome data described? 12 subjects were unavailable for assessment: nine subjects were either off the unit (in surgical or radiologic suites) or involved in clinical care that could not be interrupted at the time the psychiatrist was available; three subjects were transferred out of the PICU prior to the psychiatrist’s availability) |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:
Age 0-2 3.43 (0.70 – 16.78) 2-5 8.80 (1.82 – 42.53) 5-13 2.99 (0.58 – 15.41) >13 Reference
Developmental delay Yes 3.45 (1.54 – 7.76) No Reference
Mechanical ventilation Yes 3.86 (1.81 – 8.24) No Reference |
|
Traube, April 2017, Critical Care Medicine |
Type of study: multicentre cross-sectional study
Setting and country: 25 PICU’s in United States, the Netherlands, New Zealand, Australia and Saudi Arabia
Funding and conflicts of interest: Supported, in part, by Weill Cornell Medical College Clinical and Translational Science Center (CTSC Grant UL1 TR000457) for REDCap; several authors received personal funding for other projects, mostly non-commercial |
Inclusion criteria: On designated study days, every child physically admitted to the pediatric critical care unit at 8 AM local time was included in analysis
Exclusion criteria: developmental delay; unknown delirium status
N=994
Age: 0-2: 49% 2-5: 15% 5-13: 20% >13: 17%
Sex: 54% M /46 % F
Potential confounders or effect modifiers: Mechanical ventilation: 36% |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Medical records were examined for demographics (age, sex, race, and ethnicity), reason for admission, presence of physical restraints, respiratory support, and exposure to specific medications on the study day.
|
Duration or endpoint of follow-up: cross-sectional study
For how many participants were no complete outcome data available? N (%): Age: 1 missing, race: 5 missing and ethnicity: 17 missing
Reasons for incomplete outcome data described? - |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:?
Multivariate log reg model: Age >2 yr: 0.7 (0.5 – 1.0) Physical restraints: 4.0 (2.0 7.7) Mechanical ventilation: 1.7 (1.1 – 2.7) Narcotics: 2.3 (1.5 – 3.5) Benzodiazepines: 2.2 (1.5 – 3.3) Antiepileptics: 2.9 (1.8 4.8) General anesthesia: 0.4 (0.3 – 0.8) Vasopressors: 2.4 (1.5 – 3.8) |
|
Traube, 2017, JPEDS |
Type of study: retrospective cohort study
Setting and country: Cancer PICU, New York, USA
Funding and conflicts of interest: unknown |
Inclusion criteria: all consecutive admissions between the ages of 0-21 years during the 3 month study period
Exclusion criteria: -
N=188, 319 admissions
Age: 0-2: 10% 2-5: 24% 5-13: 25% >13: 41%
Sex: 50% M / 50% F
Potential confounders or effect modifiers:- |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Clinical information was collected via review of the electronic medical record. Demographic data included sex, age, primary oncologic diagnosis, primary reason for admission, history of stem cell transplant and presence of metastatic central nervous system disease. Data on medication administered, laboratory values, need for supplemental oxygen, provision of total parenteral nutrition and do not-resuscitate status was also collected.
|
Duration or endpoint of follow-up: cross-sectional
For how many participants were no complete outcome data available? N (%): not reported
Reasons for incomplete outcome data described? Not reported |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:?
Multivariate log reg model (OR (95% CI)): Age ≤ 5 yr: 2.61 (1.12 – 6.08) Primary diagnosis of brain tumor: 4.72 (1.20 – 18.57) Postoperative status: 3.27 (1.27 – 8.42) Receipt of benzodiazepines: 3.71 (1.79 – 7.71) Receipt of narcotics: 1.80 (0.74 – 4.35)
|
Children with cancer |
Traube 2017, Critical Care Medicine, May 2017 |
Type of study: prospective longitudinal cohort study
Setting and country: PICU, New York, USA
Funding and conflicts of interest: Supported by the Empire Clinical Research Investigator Program, and the Clinical Translational Science Center, grant number UL1-TR000457-06. Authors declared not to have relevant conflicts of interest |
Inclusion criteria: All patients admitted to the PICU service for at least 24 hours between September 1, 2014 and August 31, 2015 were included.
Exclusion criteria: -
N = 1547
Age: 0-2: 38% >2-5: 20% >5-13: 22% >13: 19%
Sex: 57 % M /43 % F
Potential confounders or effect modifiers: Ever mechanically ventilated: 42%; 21% developmentally delayed
|
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
Demographic data, including age, sex, primary diagnosis, pre-existing medical conditions, severity of illness (as measured by Pediatric index of Mortality-3 (PIM3) score, and divided into tertiles), and developmental status were collected on admission. Individual patient data, including Pediatric Logistic Organ Dysfunction 2 (PELOD-2) score (after excluding neurologic component so as not to allow the presence of delirium to affect daily organ dysfunction score), RASS scores, CAPD scores, need for respiratory support, and exposure to medications by categories (including narcotics, benzodiazepines, corticosteroids, anticholinergics, vasoactive medications, and neuroleptics), as well as other variables were collected daily. |
Duration or endpoint of follow-up: 7591 patient study days
For how many participants were no complete outcome data available? N (%):-
Reasons for incomplete outcome data described? <2% unknown days, due to missed opportunities for delirium screening |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:
Age 0-2: reference >2-5: 0.61 (0.39 – 0.94) >5-13: 0.41 (0.26 – 0.65) >13: 0.40 (0.24 – 0.64)
Probability mortality: <= 0,80% reference >0.80% & <= 1.4%: 1.274 (0.83 – 1.98) >1.4%: 1.531 (1.016 – 2.318)
Developmental delay: 3.314 (2.328 – 4.724) Ever mechanically ventilated: 1.634 (1.155 – 2.314) Ever in coma: 4.244 (2.684 – 6.783) Benzodiazepines: 5.245 (3.710 – 7.455) Anti-cholinergics: 2.169 (1.412 – 3.416) |
|
Winsnes, 2019 |
Type of study: prospective cohort study
Setting and country: PICU, Oregon, USA
Funding and conflicts of interest: Oregon Health and Science University |
Inclusion criteria: all patients treated within the Doernbecher Blood and Cancer Program, ages 0 to 21 years, who were admitted to the 21-bed PHO unit or the 20-bed PICU during the study period
Exclusion criteria: Any patient who deemed too sedate to be screened for delirium
N = 807 admissions in 223 unique patients
Mean age ± SD: not described (0-21 years)
Sex: 56% M /44 % F
Potential confounders or effect modifiers: |
Describe prognostic factor(s) and method of measurement:
|
Duration or endpoint of follow-up: one year
For how many participants were no complete outcome data available? N (%):
Reasons for incomplete outcome data described? |
(Adjusted) Factor-outcome associations (include SEs or 95%CI and p-value if available):
Incremental predictive value1:
Multiple correspondence analysis and stepwise logistic regression modelling revealed the following variables to be associated with a positive delirium screen: younger age at admission, LOS > 5 days, patient location (PICU versus PHO unit), administration of benzodiazepines, opioids, or anticholinergics (graphically represented in figure 2) |
|
1 Incremental predictive value is the predictive value beyond standard demographic factors and the established risk factors (for example smoking, blood pressure, lipid levels, diabetes, cancer stage, et cetera), for example change in c-statistic; ND – No data
Table of quality assessment - prognostic factor (PF) studies
Based on: QUIPSA (Haydn, 2006; Haydn, 2013)
Research question:
Study reference
(first author, year of publication) |
Study participation1
Study sample represents the population of interest on key characteristics?
(high/moderate/low risk of selection bias) |
Study Attrition2
Loss to follow-up not associated with key characteristics (i.e., the study data adequately represent the sample)?
(high/moderate/low risk of attrition bias) |
Prognostic factor measurement3
Was the PF of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to PF) |
Outcome measurement3
Was the outcome of interest defined and adequately measured?
(high/moderate/low risk of measurement bias related to outcome) |
Study confounding4
Important potential confounders are appropriately accounted for?
(high/moderate/low risk of bias due to confounding) |
Statistical Analysis and Reporting5
Statistical analysis appropriate for the design of the study?
(high/moderate/low risk of bias due to statistical analysis) |
Alvarez 2018 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Dervan 2020 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Mody, 2018 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Patel, 2017 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Ramirez, 2019 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Silver, 2015 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Traube 2017 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Traube 2017 |
Moderate risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Traube 2017 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
Winsnes, 2019 |
Low risk of selection bias |
Low risk of Bias |
Low risk of measurement bias |
Moderate risk of measurement bias |
Unclear |
Low risk of bias due to statistical analysis |
1 Adequate description of: source population or population of interest, sampling and recruitment, period and place of recruitment, in- and exclusion criteria, study participation, baseline characteristics.
2 Adequate response rate, information on drop-outs and loss to follow-up, no differences between participants who completed the study and those lost to follow-up.
3 Method of measurement is valid, reliable, setting of measurement is the same for all participants.
4 Important confounders are listed, method of measurement is valid, reliable, setting of measurement is the same for all participants, important confounders are accounted for in the design (matching, stratification, initial assembly of comparable groups), or analysis (appropriate adjustment)
5 Enough data are presented to assess adequacy of the analysis, strategy of model building is appropriate and based on conceptual framework, no selective reporting
Tabel Exclusie na het lezen van het volledige artikel
Auteur en jaartal |
Redenen van exclusie |
Madden 2018 |
Andere PICO: schat de anticholinergic burden op de PICU in |
Meyburg, 2018 |
Artikel niet specifiek gericht op risicofactoren PD |
Smith 2017 |
Er werd geen multivariaat delier predictie model ontwikkeld. |
Verantwoording
Autorisatiedatum en geldigheid
Laatst beoordeeld : 01-11-2021
Laatst geautoriseerd : 01-11-2021
Geplande herbeoordeling : 01-01-2027
Algemene gegevens
De richtlijnontwikkeling werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS).
De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijn.
Deze richtlijn is ontwikkeld in samenwerking met:
- V&VN kinderen
- V&VN IC
- Stichting Kind en Ziekenhuis
- Nederlandse Associatie van Physician Assistants
Doel en doelgroep
Doel
Het doel van de richtlijn is om de zorg voor en behandeling van het kritisch zieke kind met een PD en voor kinderen met een ED verder te optimaliseren en om zo de overlevingskansen verder te optimaliseren. De richtlijn wil op wetenschappelijke gronden aanbevelingen doen voor optimale preventie, diagnostiek en behandeling van een PD en ED in het algemene/academische ziekenhuis door het verwerken van recente wetenschappelijke inzichten. Meer specifiek zijn de aanbevelingen over medicatie aangepast.
Doelgroep
Deze richtlijn is geschreven voor alle leden van de beroepsgroepen die betrokken zijn bij de zorg voor kinderen met een PD en ED.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijn is in 2018 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen die betrokken zijn bij de zorg voor kinderen met een PD te maken hebben.
Werkgroep
- Prof. Dr. J.J.M.H. (Jacqueline) Strik, psychiater en voorzitter van de werkgroep, werkzaam in MUMC+ te Maastricht, NVvP
- Dr. J.N.M. (Jan) Schieveld, psychiater, werkzaam als adviseur bij het MUMC+ te Maastricht en de Mutsaers Stichting te Venlo, NVvP
- Dr. L. (Lisette) ‘t Hart-Kerkhoffs, kinder- en jeugdpsychiater, werkzaam bij Levvel (voorheen de Bascule) en het Emma kinderziekenhuis AUMC Amsterdam, NVvP
- Drs. S.B.J. (Bas) Oude Ophuis, kinder- en jeugdpsychiater, werkzaam in het UMC Utrecht en Prinses Máxima Centrum, NVvP
- Dr. H. (Hennie) Knoester, kinderarts-intensivist, werkzaam in Emma Kinderziekenhuis, AUMC, Amsterdam, NVK
- Prof. Dr. S. N. (Saskia) de Wildt, kinderarts-intensivist, klinisch farmacoloog, werkzaam in het Radboud UMC, Nijmegen en Erasmus MC, Rotterdam, NVK
- Dr. W.G. (Erwin) Ista, universitair hoofddocent verplegingswetenschap, kinder-IC verpleegkundige, werkzaam in Erasmus MC, Rotterdam, V&VN IC
- Drs. M. (Marjorie) de Neef, kinder-IC verpleegkundige, werkzaam in Emma Kinderziekenhuis UMC, Amsterdam, V&VN kinderen
- G.S.M. (Dianne) van der Weerden, physician assistant, werkzaam in UMC Utrecht, NAPA
- Dr. dr. M.F. (Markus) Stevens, kinderanesthesioloog, AUMC Amsterdam, NVA
- Drs. E. (Erik) Koomen, anesthesioloog-kinderintensivist, werkzaam in UMC, Utrecht, NVA
Klankbordgroep
- Dr. C. (Coriene) E. Catsman-Berrevoets, neuroloog-kinderneuroloog, voor pensionering (juli 2020) werkzaam in Erasmus MC/Sophia kinderziekenhuis, Rotterdam. Nu werkzaam HAGA/Juliana Kinderziekenhuis, Den Haag
- J. (Janine) Pingen, Stichting Kind en Ziekenhuis te Utrecht, tot 1 december 2020
- R. (Rowy) Uitzinger, Stichting Kind en Ziekenhuis te Utrecht, vanaf 1 december 2020
Met ondersteuning van
- Dr. M.L. (Marja) Molag, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
- Dr. M. (Mirre) Den Ouden, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
Belangenverklaringen
De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.
Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
Werkgroep-lid |
Functie |
Nevenfuncties |
Gemelde belangen |
Ondernomen actie |
Catsman |
Kinderneuroloog, |
geen |
geen |
geen |
’t Hart-Kerkhofs |
Kinder- en jeugdpsychiater |
geen |
geen |
geen |
Ista |
Universitair hoofddocent en verplegingswetenschapper |
Lid cie. richtlijnen V&VN tot 01-01-2019, lid CCMO |
Ontwikkelaar SOS-PD schaal |
Andere werkgroepleden kritisch laten tegenlezen |
Koomen |
Anesthesioloog-kinderintensivist |
geen |
Bezig met ontwikkeling nieuwe PICU met devices bedrijven |
Geen, aangezien dit niet richtlijn onderwerpen betreft |
Knoester |
Kinderarts-intensivist |
geen |
geen |
geen |
Molag |
Adviseur, methodoloog |
geen |
geen |
geen |
de Neef |
Verpleegkundig onderzoeker kinder-IC |
geen |
geen |
geen |
Oude Ophuis |
Kinder- en jeugdpsychiater |
geen |
geen |
geen |
Pingen / Uitzinger |
Stichting kind en ziekenhuis, |
geen |
geen |
geen |
Strik |
Psychiater Kind en Jeugd, hoogleraar kind en jeugd psychiatrie en somatische comorbiditeit hoofdopleider psychiatrie, plaatsvervangend medisch afdelingshoofd |
geen |
geen |
geen |
Schieveld |
Gepensioneerd kinder- en jeugdpsychiater |
adviseur MUMC+ en Mutsaers Venlo |
geen |
geen |
Stevens |
Kinderanesthesioloog |
geen |
Grant onderzoek post hospital behavioral questionnaire |
geen |
Van der weerden |
Physician assistant PICU |
geen |
geen |
geen |
De Wildt |
Kinderarts-intensivist Klinisch farmacoloog |
Directeur Kinderformularium |
Lidmaatschap wetenschappelijke adviesraden en editorial boards, zie verder volledige belangenverklaring |
geen |
Inbreng patiëntenperspectief
Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door afvaardiging van Stichting Kind en Ziekenhuis in de Klankbordgroep en een enquête bij ouders van kinderen die een delier hebben doorgemaakt. Een verslag hiervan (zie bijlagen) is besproken in de werkgroep en de belangrijkste knelpunten zijn verwerkt in de richtlijn. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan Stichting Kind en Ziekenhuis.
Methode ontwikkeling
Evidence based
Implementatie
In de verschillende fasen van de richtlijnontwikkeling is rekening gehouden met de implementatie van de richtlijn (module) en de praktische uitvoerbaarheid van de aanbevelingen. Daarbij is uitdrukkelijk gelet op factoren die de invoering van de richtlijn in de praktijk kunnen bevorderen of belemmeren. Het implementatieplan is te vinden in de bijlagen.
Werkwijze
AGREE
Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).
Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen
Tijdens de voorbereidende fase inventariseerden de voorzitter van de werkgroep en de adviseur de knelpunten met een schriftelijke uitvraag bij wetenschappelijke verenigingen en hoofden van de kinder-IC. Daaruit kwam de behoefte naar voren ook een addendum emergence delier te ontwikkelen.
De werkgroep beoordeelde de aanbevelingen uit de eerdere richtlijn Pediatrisch Delier 2014 op noodzaak tot revisie. Tevens zijn er knelpunten aangedragen door ouders via een uitvraag van Kind en Ziekenhuis, een schriftelijke Invitational conference en consultatie onder afdelingshoofden van de kinder-IC. De aangedragen knelpunten zijn verwerkt in de richtlijn.
Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de voorzitter en de adviseur concept-uitgangsvragen opgesteld. Deze zijn met de werkgroep besproken waarna de werkgroep de definitieve uitgangsvragen heeft vastgesteld. Vervolgens inventariseerde de werkgroep per uitgangsvraag welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.
Methode literatuursamenvatting
Er werd voor de afzonderlijke uitgangsvragen aan de hand van specifieke zoektermen gezocht naar gepubliceerde wetenschappelijke studies in (verschillende) elektronische databases. Tevens werd aanvullend gezocht naar studies aan de hand van de literatuurlijsten van de geselecteerde artikelen. In eerste instantie werd gezocht naar studies met de hoogste mate van bewijs. De werkgroepleden selecteerden de via de zoekactie gevonden artikelen op basis van vooraf opgestelde selectiecriteria. De geselecteerde artikelen werden gebruikt om de uitgangsvraag te beantwoorden. De databases waarin is gezocht, de zoekstrategie en de gehanteerde selectiecriteria zijn te vinden in de module met desbetreffende uitgangsvraag. De zoekstrategie voor de oriënterende zoekactie en patiëntenperspectief zijn opgenomen in de bijlagen.
Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).
GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).
GRADE |
Definitie |
Hoog |
|
Redelijk |
|
Laag |
|
Zeer laag |
|
Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).
Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)
Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello, 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.
Formuleren van aanbevelingen
De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen.
Organisatie van zorg
In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijn is expliciet rekening gehouden met de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, menskracht en infrastructuur).
Indicatorontwikkeling
Er werd besloten geen indicatoren te ontwikkelen. De bij de vorige richtlijn opgeleverde indicatoren werden niet gebruikt in de praktijk.
Kennislacunes
Tijdens de ontwikkeling van deze richtlijn is systematisch gezocht naar onderzoek waarvan de resultaten bijdragen aan een antwoord op de uitgangsvragen. Bij elke uitgangsvraag is door de werkgroep nagegaan of er (aanvullend) wetenschappelijk onderzoek gewenst is om de uitgangsvraag te kunnen beantwoorden. Een overzicht van de onderwerpen waarvoor (aanvullend) wetenschappelijk van belang wordt geacht, is als aanbeveling in de bijlage Kennislacunes beschreven.
Commentaar- en autorisatiefase
De conceptrichtlijnmodules werden aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werden de conceptrichtlijnmodules aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodules werden aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.
Literatuur
Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.
Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.
Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.
Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.
Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.
Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. https://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/richtlijnontwikkeling.html.
Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.
Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.
Zoekverantwoording
Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.