¿Qué son las variables de confusion y cómo evitarlas en el marketing?

  • Debe correlacionarse con la variable independiente. Esta puede ser una relación causal, pero no tiene que serlo.
  • Debe estar causalmente relacionado con la variable dependiente.

Aquí, la variable de confusión es la temperatura: las temperaturas aficionadas hacen que las personas coman más helados y pasen más tiempo al aire libre bajo el sol, lo que resulta en más quemaduras solares.

Para garantizar la validez interna de su investigación, debe tener en cuenta las variables de confusión. Si no lo hace, sus resultados pueden no reflejar la relación real entre las variables que le interesan.

Por ejemplo, puede encontrar una relación de causa y efecto que en realidad no existe, porque el efecto que mide es causado por la variable de confusión (y no por su variable independiente).

No necesariamente. Quizás los estados con mejores mercados laborales tienen más probabilidades de elevar sus salarios mínimos, en lugar de al revés. Debe considerar las tendencias de empleo anteriores en su análisis del impacto del salario mínimo en el empleo, o puede encontrar una relación causal en la que no existe ninguno.

Incluso si identifica correctamente una relación de causa y efecto, las variables de confusión pueden resultar en exceso o subestimar el impacto de su variable independiente en su variable dependiente.

Los editores de Scribbr no solo corrigen los errores de gramática y ortografía, sino que también fortalecen su escritura asegurándose de que su papel esté libre de lenguaje vago, palabras redundantes y fraseo incómodo.

¿Qué son las variables confusoras?

Una variable de confusión es una variable «extra» que no tuvo en cuenta. Pueden arruinar un experimento y darle resultados inútiles. Pueden sugerir que hay correlación cuando de hecho no. Incluso pueden introducir sesgo. Es por eso que es importante saber cuál es y cómo evitar llevarlos a su experimento en primer lugar.

En un experimento, la variable independiente generalmente tiene un efecto en su variable dependiente. Por ejemplo, si está investigando si la falta de ejercicio conduce al aumento de peso, entonces la falta de ejercicio es su variable independiente y el aumento de peso es su variable dependiente. Las variables de confusión son cualquier otra variable que también tenga un efecto en su variable dependiente. Son como variables independientes adicionales que tienen un efecto oculto en sus variables dependientes. Las variables de confusión pueden causar dos problemas principales:

Digamos que pruebas 200 voluntarios (100 hombres y 100 mujeres). Encuentra que la falta de ejercicio conduce al aumento de peso. Un problema con su experimento es que carece de variables de control. Por ejemplo, el uso de placebos o asignación aleatoria a grupos. Por lo tanto, realmente no puede decir con certeza si la falta de ejercicio conduce a un aumento de peso. Una variable confusa es la cantidad de personas que comen. También es posible que los hombres coman más que las mujeres; Esto también podría hacer del sexo una variable confusa. No se mencionó nada sobre el peso inicial, la ocupación o la edad tampoco. Un mal diseño de estudio como este podría conducir a un sesgo. Por ejemplo, si todas las mujeres en el estudio tenían mediana edad, y todos los hombres tenían 16 años, la edad tendría un efecto directo en el aumento de peso. Eso hace que la edad sea una variable confusa.

¿Qué es confusión en estadistica?

Una matriz de confusión es una tabla que a menudo se usa para describir el rendimiento de un modelo de clasificación (o «clasificador») en un conjunto de datos de prueba para los que se conocen los valores verdaderos. La matriz de confusión en sí es relativamente simple de entender, pero la terminología relacionada puede ser confusa.

Quería crear una «Guía de referencia rápida» para la terminología de la matriz de confusión porque no podía encontrar un recurso existente que se adapte a mis requisitos: compacto en la presentación, utilizando números en lugar de variables arbitrarias, y explicado tanto en términos de fórmulas y oraciones.

Comencemos con un ejemplo de matriz de confusión para un clasificador binario (aunque se puede extender fácilmente al caso de más de dos clases):

  • Hay dos posibles clases predichas: «Sí» y «No». Si predeciéramos la presencia de una enfermedad, por ejemplo, «sí» significaría que tienen la enfermedad, y «no» significaría que no tienen la enfermedad.
  • El clasificador hizo un total de 165 predicciones (por ejemplo, 165 pacientes estaban siendo evaluados por la presencia de esa enfermedad).
  • De esos 165 casos, el clasificador predijo «sí» 110 veces y «no» 55 veces.
  • En realidad, 105 pacientes en la muestra tienen la enfermedad, y 60 pacientes no.

Definamos ahora los términos más básicos, que son números enteros (no tasas):

  • Hay dos posibles clases predichas: «Sí» y «No». Si predeciéramos la presencia de una enfermedad, por ejemplo, «sí» significaría que tienen la enfermedad, y «no» significaría que no tienen la enfermedad.
  • El clasificador hizo un total de 165 predicciones (por ejemplo, 165 pacientes estaban siendo evaluados por la presencia de esa enfermedad).
  • De esos 165 casos, el clasificador predijo «sí» 110 veces y «no» 55 veces.
  • En realidad, 105 pacientes en la muestra tienen la enfermedad, y 60 pacientes no.
  • Positivos verdaderos (TP): estos son casos en los que predecimos que sí (tienen la enfermedad), y tienen la enfermedad.
  • Verdadero negativo (TN): predijimos que no, y no tienen la enfermedad.
  • Falsos positivos (FP): predijimos que sí, pero en realidad no tienen la enfermedad. (También conocido como un «error tipo I»).
  • falsos negativos (FN): predijimos que no, pero en realidad tienen la enfermedad. (También conocido como un «error tipo II»).
  • He agregado estos términos a la matriz de confusión y también agregué los totales de fila y columna:

    Esta es una lista de tarifas que a menudo se calculan a partir de una matriz de confusión para un clasificador binario:

    • Hay dos posibles clases predichas: «Sí» y «No». Si predeciéramos la presencia de una enfermedad, por ejemplo, «sí» significaría que tienen la enfermedad, y «no» significaría que no tienen la enfermedad.
    • El clasificador hizo un total de 165 predicciones (por ejemplo, 165 pacientes estaban siendo evaluados por la presencia de esa enfermedad).
    • De esos 165 casos, el clasificador predijo «sí» 110 veces y «no» 55 veces.
    • En realidad, 105 pacientes en la muestra tienen la enfermedad, y 60 pacientes no.
  • Positivos verdaderos (TP): estos son casos en los que predecimos que sí (tienen la enfermedad), y tienen la enfermedad.
  • Verdadero negativo (TN): predijimos que no, y no tienen la enfermedad.
  • Falsos positivos (FP): predijimos que sí, pero en realidad no tienen la enfermedad. (También conocido como un «error tipo I»).
  • falsos negativos (FN): predijimos que no, pero en realidad tienen la enfermedad. (También conocido como un «error tipo II»).
  • Precisión: En general, ¿con qué frecuencia es correcta el clasificador?
  • ¿Qué es un factor de confusión en Epidemiologia?

    Si bien los resultados de un estudio epidemiológico pueden reflejar el verdadero efecto de una (s) exposición (s) en el desarrollo del resultado bajo investigación, siempre debe considerarse que los hallazgos pueden deberse a una explicación alternativa1.

    Dichas explicaciones alternativas pueden deberse a los efectos del azar (error aleatorio), el sesgo o la confusión que pueden producir resultados espurios, lo que nos lleva a concluir la existencia de una asociación estadística válida cuando uno no existe o alternativamente la ausencia de una asociación cuando uno está realmente presente1.

    Los estudios de observación son particularmente susceptibles a los efectos del azar, el sesgo y la confusión, y estos factores deben considerarse tanto en la etapa de diseño como de análisis de un estudio epidemiológico para que sus efectos puedan minimizarse.

    El sesgo puede definirse como cualquier error sistemático en un estudio epidemiológico que resulte en una estimación incorrecta del verdadero efecto de una exposición en el resultado de interés.1

    • El sesgo resulta de errores sistemáticos en la metodología de investigación.
    • El efecto del sesgo será una estimación por encima o por debajo del valor verdadero, dependiendo de la dirección del error sistemático.
    • La magnitud del sesgo generalmente es difícil de cuantificar, y existe un alcance limitado para el ajuste de la mayoría de las formas de sesgo en la etapa de análisis. Como resultado, la consideración cuidadosa y el control de las formas en que se pueden introducir el sesgo durante el diseño y la realización del estudio es esencial para limitar los efectos sobre la validez de los resultados del estudio.

    Se han identificado más de 50 tipos de sesgo en estudios epidemiológicos, pero por simplicidad se pueden agrupar ampliamente en dos categorías: sesgo de información y sesgo de selección.

    ¿Cómo identificar variables de confusión?

    • Una forma simple y directa de determinar si un factor de riesgo dado causó la confusión es comparar la medida estimada de asociación antes y después de ajustar por confusión. En otras palabras, calcule la medida de asociación antes y después de ajustar para un factor de confusión potencial. Si la diferencia entre las dos medidas de asociación es del 10% o más, entonces la confusión estuvo presente. Si es menos del 10%, entonces había poco, si alguno, confuso. Cómo hacer esto se abordará con mayor detalle a continuación.
    • Otros investigadores determinarán si una variable de confusión potencial está asociada con la exposición de interés y si está asociado con el resultado de interés. Si existe una relación clínicamente significativa entre la variable y el factor de riesgo y entre la variable y el resultado (independientemente de si esa relación alcanza la importancia estadística), la variable se considera un confusión.
    • Otros investigadores realizan pruebas formales de hipótesis para evaluar si la variable está asociada con la exposición de interés y con el resultado.
    • Puede explicar todo o parte de una asociación aparente.
    • Puede causar una sobreestimación de la verdadera asociación (confusión positiva) o una subestimación de la asociación (confusión negativa).

    La confusión de magnitud se puede cuantificar calculando la diferencia porcentual entre las medidas de efecto crudas y ajustadas. Hay dos métodos ligeramente diferentes que los investigadores usan para calcular esto, como se ilustra a continuación.

    La diferencia porcentual se calcula calculando la diferencia entre el valor inicial y el valor final y luego dividiendo esto por el valor inicial. Muchos investigadores consideran que la medida cruda de asociación es el «valor inicial».

    ¿Cómo identificar una variable de confusión?

    Cuando obtenemos los datos, después de la limpieza de datos, el preprocesamiento y la disputa, el primer paso que hacemos es alimentarlos a un modelo excepcional y, por supuesto, obtener la salida en probabilidades. ¡Pero espera! ¿Cómo diablos podemos medir la efectividad de nuestro modelo? Mejora de la efectividad, mejor el rendimiento, y eso es exactamente lo que queremos. Y es donde la matriz de confusión entra en el centro de atención. La matriz de confusión es una medición de rendimiento para la clasificación de aprendizaje automático.

    • ¿Cuál es la matriz de confusión y por qué la necesitas?
    • ¿Cómo calcular la matriz de confusión para un problema de clasificación de 2 clases?

    Hoy, comprendamos la matriz de confusión de una vez por todas.

    Bueno, es una medición de rendimiento para el problema de clasificación de aprendizaje automático donde la salida puede ser dos o más clases. Es una tabla con 4 combinaciones diferentes de valores predichos y reales.

    La ecuación anterior puede explicarse diciendo, de todas las clases positivas, cuántas predijimos correctamente.

    Precision [Imagen 8] (Imagen cortesía: mi colección Photoshopped)

    La ecuación anterior puede explicarse diciendo, de todas las clases que hemos predicho como positivas, cuántos son realmente positivos.

    De todas las clases (positivas y negativas), cuántos de ellas hemos predicho correctamente. En este caso, será 4/7.

    Puntuación F1 [Imagen 9] (Imagen cortesía: mi colección Photoshopped)

    Es difícil comparar dos modelos con baja precisión y alto retiro o viceversa. Entonces, para hacerlos comparables, usamos F-Score. La puntuación F ayuda a medir el recuerdo y la precisión al mismo tiempo. Utiliza la media armónica en lugar de la media aritmética al castigar más los valores extremos.

    ¿Qué son las variables de confusión?

    Una variable de confusión es una tercera variable no medida que influye, o «confunde», la relación entre una variable independiente y dependiente al sugerir la presencia de una correlación espuria.

    Debido a la presencia de variables de confusión en la investigación, nunca debemos suponer que una correlación entre dos variables implica una causalidad.

    Cuando una variable extraña no se ha controlado correctamente e interfiere con la variable dependiente (es decir, los resultados) se llama variable de confusión.

    Por ejemplo, si existe una asociación entre una variable independiente (IV) y una variable dependiente (DV), pero esa asociación se debe al hecho de que las dos variables se ven afectadas por una tercera variable (c), entonces la asociación entre El IV y el DV son extraños.

    La variable C se consideraría la variable de confusión en este ejemplo. Diríamos que el IV y el DV están confundidos por C cada vez que C influye causalmente tanto el IV como el DV. Para estimar con precisión el efecto de la IV en el DV, el investigador debe reducir los efectos de C.

    Si identifica una relación causal entre la variable independiente y la variable dependiente, esa relación podría no existir porque podría verse afectada por la presencia de una variable de confusión.

    Incluso si la relación causa y efecto existe, la variable de confusión aún podría sobreestimar o subestimar el impacto de la variable independiente en la variable dependiente.

    ¿Qué es confusión en investigacion?

    • Cada parte o elemento de su manuscrito tiene un propósito distinto y está escrito para resaltar claramente los aspectos importantes de su investigación.
    • Este artículo eliminará la confusión que rodea algunas de las partes o elementos más confundidos de un manuscrito como el resumen y la introducción, el objetivo y los objetivos, los antecedentes del estudio y la revisión de la literatura, y más.
    • Una serie de contenido relacionado lo ayudará a mejorar su comprensión de estos elementos comúnmente confundidos de un trabajo de investigación y lo ayudará a escribirlos de manera concisa.

    Para escribir un manuscrito impresionante, primero debe comprender por qué se escribe cada sección del manuscrito, es decir, el propósito que sirve y qué contiene. Sin embargo, a los investigadores a menudo les resulta difícil entender la diferencia entre algunas partes de un manuscrito y no están seguros de si son intercambiables o tienen propósitos distintos. Reflexionan sobre preguntas como:

    • Cada parte o elemento de su manuscrito tiene un propósito distinto y está escrito para resaltar claramente los aspectos importantes de su investigación.
    • Este artículo eliminará la confusión que rodea algunas de las partes o elementos más confundidos de un manuscrito como el resumen y la introducción, el objetivo y los objetivos, los antecedentes del estudio y la revisión de la literatura, y más.
    • Una serie de contenido relacionado lo ayudará a mejorar su comprensión de estos elementos comúnmente confundidos de un trabajo de investigación y lo ayudará a escribirlos de manera concisa.
  • ¿Es el «objetivo» de una investigación diferente de sus «objetivos»?
  • ¿Son las «implicaciones» y «recomendaciones» de una investigación iguales?
  • ¿Cuál es la diferencia entre una «cita» y una «referencia»?
  • ¿Tienes tales preguntas en tu mente también? Bueno, ¡estás a punto de encontrar respuestas para ellos! Este artículo enumera las diferencias entre algunas de las secciones y elementos más confundidos de un trabajo de investigación.

    1. ¿En qué se diferencia el «resumen» de su trabajo de investigación de la «Introducción»?

    Un resumen es un resumen de un trabajo de investigación. Contiene los detalles más esenciales de su investigación, incluidos los resultados, los métodos y la conclusión. Está destinado a ayudar a los lectores, que a menudo son científicos ocupados, a decidir si desean leer el artículo completo y pueden ser especialmente útiles en el caso de los artículos de paredes. También ayuda a los editores de revistas a determinar si se debe considerar artículos para la revisión por pares.

    ¿Cómo es considerado el confusión?

    La confusión ocurre cuando una persona tiene dificultades para comprender una situación o tiene pensamientos desordenados o poco claros. Puede ir acompañado de pérdida de memoria, desorientación o la incapacidad de pensar rápidamente.

    La confusión puede aumentar lentamente con el tiempo o aparecer abruptamente, dependiendo de la causa. Puede estar asociado con infecciones graves, algunas afecciones médicas crónicas, lesiones en la cabeza, tumor cerebral o de la médula espinal, delirio, accidente cerebrovascular o demencia. También puede ser causado por la intoxicación por alcohol o drogas, trastornos del sueño, desequilibrios químicos o electrolíticos, deficiencias de vitaminas o medicamentos. También puede ocurrir en el período posterior a una convulsión o como resultado de la hipotermia.

    La confusión en los ancianos puede verse agravada por los cambios en el medio ambiente, como ser ingresado en el hospital, o como resultado de la puesta de sol (la confusión ocurre tarde en el día o por la noche, que puede acompañar ciertos tipos de demencia) al final de la tarde o la noche de la tarde. . Los cambios de comportamiento pueden acompañar la confusión.

    Dependiendo de la causa, la confusión puede ser una condición temporal, tratable o puede ser progresiva.

    Busque atención médica inmediata (llame al 911) para el inicio rápido de la confusión, especialmente si se acompaña de fiebre alta (más de 101 grados Fahrenheit), rigidez del cuello o rigidez, erupción, lesión en la cabeza, cambios en el nivel de conciencia o alerta, enjuague o piel seca, náuseas graves y vómitos, respiración afrutada u otros síntomas que le causan preocupación.

    La confusión puede acompañar otros síntomas, que varían según la enfermedad, el desorden o la condición subyacentes. Los síntomas que con frecuencia afectan al cerebro también pueden involucrar otros sistemas o trastornos corporales.

    ¿Qué es un factor de confusión?

    La probabilidad de factores de confusión son los estándares legales utilizados para determinar si se ha producido una infracción de marca registrada. Los factores también se utilizan como una de varias pruebas realizadas por la Oficina de Patentes y Marcas de los Estados Unidos (USPTO) para determinar si se aprueba una solicitud de marca registrada.

    La probabilidad de prueba de confusión se utiliza para decidir si es probable que una marca registrada se confunda con otra marca registrada.

    El abogado que está examinando la marca registrada debe realizar una búsqueda en los registros de USPTO para averiguar si la marca del solicitante es similar a cualquier otra marca registrada que pueda causar confusión o error si se usa en o en relación con el mismo tipo de bienes o los servicios como otra marca en la aplicación.

    El abogado también necesita buscar cualquier solicitud pendiente para ver si hay marcas conflictivas que tienen fechas de presentación anteriores. Cualquier marca similar que se encuentre debe tener una copia colocada en el registro de la nueva aplicación.

    Si el abogado examinador encuentra que existe una probabilidad de confusión entre la marca de su cliente y cualquier marca previamente registrada, entonces deben rechazar el registro de la marca del solicitante.

    Antes de citar un registro, el abogado examinador debe observar los registros automatizados en la USPTO para asegurarse de que cualquier registro que reciba un rechazo §2 (d) sea un registro activo.

    Para determinar la probabilidad de confusión, la USPTO analiza estos ocho factores. Estos factores a veces se denominan factores Polaroid después del caso de Polaroid Corp v. Polarad Elecs. Corp en 1961. También se llaman los factores de DuPont después de su uso en el caso E. I. DuPont de Nemours & Co en 1973.

    ¿Qué representa el resultado de la confusión?

    La confusión es la incapacidad de pensar de manera tan clara o rápida como lo hace normalmente. Puede sentirse desorientado y tener dificultades para prestar atención, recordar y tomar decisiones.

    La confusión puede aparecer rápida o lentamente con el tiempo, dependiendo de la causa. Muchas veces, la confusión dura un corto tiempo y desaparece. Otras veces, es permanente y no curable. Puede estar asociado con delirio o demencia.

    La confusión es más común en las personas mayores y a menudo ocurre durante una estadía en el hospital.

    Algunas personas confundidas pueden tener un comportamiento extraño o inusual o pueden actuar agresivamente.

    Una buena manera de averiguar si alguien está confundido es preguntarle a la persona su nombre, edad y la fecha. Si no están seguros o responden incorrectamente, están confundidos.

    Si la persona no suele tener confusión, comuníquese con un proveedor de atención médica.

    Una persona confundida no debe ser dejada sola. Por seguridad, la persona puede necesitar a alguien cercano para calmarlo y protegerlo de las lesiones. En raras ocasiones, un profesional de la salud puede ordenar restricciones físicas.

    • Siempre preséntate, no importa cuán bien la persona te conociera una vez.
    • A menudo recuerda a la persona su ubicación.
    • Coloque un calendario y un reloj cerca de la persona.
    • Hable sobre los eventos y planes actuales para el día.
    • Trate de mantener los alrededores tranquilos, tranquilos y pacíficos.

    Para una confusión repentina debido al bajo nivel de azúcar en la sangre (por ejemplo, de la medicina para la diabetes), la persona debe beber una bebida dulce o comer un refrigerio dulce. Si la confusión dura más de 10 minutos, comuníquese con el proveedor.

    ¿Qué características tiene una variable de confusión?

    Las variables de confusión son las escenictas en un estudio de investigación que puede resultar en hallazgos engañosos sobre la relación entre la variable independiente (IV), la entrada en el estudio y la variable dependiente (DV), los resultados del estudio. Las variables de confusión son las variables adicionales y no contabilizadas que pueden tener sigilosamente un impacto oculto en el resultado que se explora. Los resultados de cualquier estudio pueden distorsionarse fácilmente debido a una o más variables de confusión.

    Un ejemplo de un estudio que revela variables de confusión en el trabajo (¡que puede ser demasiado real para muchos de nosotros!) Es una que busca encontrar el impacto de un aumento en el nivel de actividad (IV) en la pérdida de peso (DV). Suena bastante simple, ¿verdad? Pero, ¿qué pasa con el sexo, la edad, el consumo de alimentos de los participantes del estudio del estudio y cualquier medicamento que tomen? ¿Podría alguna o todas estas variables afectar la correlación entre el nivel de actividad y la pérdida de peso? Todas estas son variables confusas, y probablemente no las únicas que existirían en dicho estudio.

    En la educación, hay muchos estudios que investigan el efecto de una variable independiente, o tratamiento, en los alumnos. Por ejemplo, la participación de los estudiantes en un curso en línea (IV) dará como resultado un aprendizaje mejorado (DV). ¿Podría el aprendizaje previo, la edad, la experiencia de los estudiantes con los cursos en línea, el contenido del curso y muchas otras variables sesgar o nublar algún resultado del estudio que pueda estar vinculado a la participación de los estudiantes?

    Las variables de confusión están frecuentemente presentes en estudios relacionados con asuntos de calidad. Por ejemplo, suponga que desea diseñar un estudio para encontrar evidencia de que tener un curso certificado por QM (IV) dará como resultado un aumento en el aprendizaje de los estudiantes (DV) en el semestre después de que el curso haya cumplido los estándares. Estarían involucradas varias variables de confusión, incluida la entrega, la preparación para los estudiantes y, quizás la más grande en este ejemplo: la condición del curso antes de sus estándares de reunión. Por ejemplo, el curso puede haber sido diseñado originalmente utilizando la rúbrica QM y, por lo tanto, no experimentó muchos cambios para recibir la certificación QM. Si este es el caso, no se puede ver un impacto en el aprendizaje de los estudiantes, pero sería erróneo suponer que la certificación QM no afecta el aprendizaje de los estudiantes.

    ¿Qué es bueno para la confusión?

    Los diferentes tipos de delirio producen diferentes síntomas. Los síntomas tienden a comenzar de repente y empeoran en las próximas horas o días. Una persona con delirio puede actuar como si estuviera intoxicada. El síntoma principal es no poder prestar atención. Los síntomas tienden a empeorar por la noche, que se conoce como sol.

    • Actuando desorientado.
    • Ansiedad.
    • Alucinaciones.
    • Trepador.
    • Cambios rápidos en la emoción.
    • Inquietud.
    • Problemas para concentrarse.
    • Apatía.
    • Disminución de la capacidad de respuesta.
    • Afecto plano.
    • Pereza.
    • Retiro.

    Los proveedores de atención médica buscan problemas con atención, memoria, orientación y capacidad visual. Los proveedores pueden pedirle a la persona que realice algunas tareas simples, como deletrear una palabra corta hacia atrás o hacer un problema matemático básico.

    • Actuando desorientado.
    • Ansiedad.
    • Alucinaciones.
    • Trepador.
    • Cambios rápidos en la emoción.
    • Inquietud.
    • Problemas para concentrarse.
    • Apatía.
    • Disminución de la capacidad de respuesta.
    • Afecto plano.
    • Pereza.
    • Retiro.
  • No puedo enfocar o cambiar la atención.
  • Tiene cambios en el pensamiento.
  • Tiene una aparición rápida de problemas de pensamiento, que pueden cambiar durante todo el día.
  • Después de preguntar sobre los síntomas de la persona, los proveedores de atención médica hacen un examen físico. También pueden usar otras pruebas para ayudar a identificar una causa, que incluye:

    Es posible que la persona no pueda responder preguntas sobre sí misma. Por lo tanto, los proveedores pueden preguntarle al familiar o ser querido de la persona:

    • Actuando desorientado.
    • Ansiedad.
    • Alucinaciones.
    • Trepador.
    • Cambios rápidos en la emoción.
    • Inquietud.
    • Problemas para concentrarse.
    • Apatía.
    • Disminución de la capacidad de respuesta.
    • Afecto plano.
    • Pereza.
    • Retiro.
  • No puedo enfocar o cambiar la atención.
  • Tiene cambios en el pensamiento.
  • Tiene una aparición rápida de problemas de pensamiento, que pueden cambiar durante todo el día.
  • ¿Comenzó la confusión de repente o gradualmente?
  • ¿Qué tan rápido progresó?
  • ¿Cuál era el estado mental y físico de la persona antes de esto?
  • ¿La persona que toma drogas o suplementos dietéticos?
  • ¿La persona se detuvo o inició recientemente medicamentos o medicamentos nuevos?
  • En algunos casos, la persona está en el hospital cuando desarrolla delirio. Si no lo son, lo más probable es que necesitarán hospitalización. En un entorno hospitalario, los proveedores pueden monitorearlos y evitar que se lastimen a sí mismos o a otros.

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