MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2032758070 · doi:10.1055/s-0032-1321983

Medical and Economic Implications of Physical Disability of Survivorship

2012· review· en· W2032758070 sur OpenAlexaff
John P. Kress, Margaret S. Herridge

Notice bibliographique

RevueSeminars in Respiratory and Critical Care Medicine · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeaknessPsychological interventionCaregiver burdenRehabilitationDistressMoodPsychiatryIntensive care medicinePhysical therapyDiseaseClinical psychologyDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interventions developed in the last decade have led to impressive rates of survival from extreme critical illness. However, surviving an episode of critical illness is just the beginning. Discharge from the intensive care unit (ICU) is often the start of a long and challenging rehabilitation, mood disorders, cognitive impairment, financial hardship, and caregiver burden, burnout, and psychological distress. It has become increasingly apparent that the majority of patients who survive an episode of critical illness will have some degree of compromised physical function secondary to ICU Acquired Weakness (ICUAW) and a constellation of other physical disabilities. The spectrum of muscle, nerve, and brain dysfunction may be permanent and can significantly change the disposition for those who were previously independent. Furthermore, it may impose a substantial health care cost burden and compromise the reserve of even the most resilient family members. Important limitations in the current literature relate to our poor understanding of how to risk stratify, how to systematically educate and inform our patients and family caregivers about physical morbidity and complex patient care in the community, and how to develop, test, and implement rehabilitation programs tailored to individual need.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSeminars in Respiratory and Critical Care MedicineMême sujetIntensive Care Unit Cognitive DisordersTravaux en français237 207