Describing and measuring recovery and rehabilitation after critical illness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Rehabilitation is the cornerstone of management of postcritical illness morbidity. Selection of appropriate tools to measure response to rehabilitation therapy is vital to accurately document trajectory of change across the recovery continuum. In the context of physical-based strategies to redress critical illness associated muscle wasting and dysfunction, this review will discuss a framework to guide assessment of physical recovery in the critical illness population, clinimetric measurement properties for instruments and evidence for their implementation, and recent interventional trial data. RECENT FINDINGS: The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) model is a useful framework to guide selection of outcome measures representing physical function at the level of impairment, activity limitation and participation restriction. Clinimetric data are emerging to support a number of physical function outcome measures in the ICU, albeit further research is required to corroborate tools used beyond ICU discharge. Factors associated with outcome measure selection have contributed to interpreting findings from recent interventional trials of physical rehabilitation. SUMMARY: Determining the future design, conduct and impact of physical therapy interventions for critically ill patients will rely on further development of clinimetrically robust metrics to capture individual patient response spanning the recovery pathway. This approach should be similarly applied to rehabilitation interventions addressing other postintensive care syndrome domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».