The PRaCTICaL study of nurse led, intensive care follow-up programmes for improving long term outcomes from critical illness: a pragmatic randomised controlled trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To test the hypothesis that nurse led follow-up programmes are effective and cost effective in improving quality of life after discharge from intensive care. DESIGN: A pragmatic, non-blinded, multicentre, randomised controlled trial. SETTING: Three UK hospitals (two teaching hospitals and one district general hospital). PARTICIPANTS: 286 patients aged >or=18 years were recruited after discharge from intensive care between September 2006 and October 2007. INTERVENTION: Nurse led intensive care follow-up programmes versus standard care. Main outcome measure(s) Health related quality of life (measured with the SF-36 questionnaire) at 12 months after randomisation. A cost effectiveness analysis was also performed. RESULTS: 286 patients were recruited and 192 completed one year follow-up. At 12 months, there was no evidence of a difference in the SF-36 physical component score (mean 42.0 (SD 10.6) v 40.8 (SD 11.9), effect size 1.1 (95% CI -1.9 to 4.2), P=0.46) or the SF-36 mental component score (effect size 0.4 (-3.0 to 3.7), P=0.83). There were no statistically significant differences in secondary outcomes or subgroup analyses. Follow-up programmes were significantly more costly than standard care and are unlikely to be considered cost effective. CONCLUSIONS: A nurse led intensive care follow-up programme showed no evidence of being effective or cost effective in improving patients' quality of life in the year after discharge from intensive care. Further work should focus on the roles of early physical rehabilitation, delirium, cognitive dysfunction, and relatives in recovery from critical illness. Intensive care units should review their follow-up programmes in light of these results. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN 24294750.
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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 | 0,001 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle