Interventions to improve long-term outcomes after critical illness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The aim of this article is to review the literature specifically on interventions that are targeted at improving health related quality of life in survivors of critical illness. Although there is a growing literature describing the impairment in quality of life of survivors of critical illness, there are a considerably smaller number of studies describing effective interventions at treating or preventing these complications. The topic is complex because critical illness spans a number of diseases including spinal cord injury and myocardial infarction that have an extensive rehabilitation literature. RECENT FINDINGS: To date there are limited studies to guide clinicians in treatments to prevent or treat the sequelae of critical illness. Standard therapies such as daily interruption of sedation and lung protective ventilation do not appear to worsen long-term outcomes. Insulin therapy and stress dose corticosteroids may be beneficial in preventing neuromuscular complications and posttraumatic stress disorder, respectively. A self-help manual for survivors appears to improve physical functioning. SUMMARY: Research interest in developing interventions to improve long-term outcome after critical illness is in its infancy and it is too early to make strong clinical recommendations. Multiple potential treatment areas exist both within the ICU and after patients leave the hospital for intensivists to target.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».