Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing evidence that survivors of critical illness suffer from impaired health-related quality of life. There are relatively few studies that have evaluated the effect of interventions in clinical trials to improve these long-term outcomes. Studies to improve long-term outcomes after critical illness face many of the same challenges encountered in studies designed to improve shorter term outcomes in the intensive care unit. These include an incomplete understanding of the causal mechanisms involved in post-intensive care unit impairment, trouble in identifying patients ill enough to benefit from an intervention but whose impairment is not fixed, and identifying proper outcome variables. There are, however, unique challenges to clinical trials including bias from competing mortality and incomplete follow-up. 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 intensive care unit and after patients leave the hospital, for intensivists to target. Those interested in this area should collaborate to build on the lessons from effective multidisciplinary programs developed to treat other diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,491 | 0,728 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».