Prediction and Outcome of Intensive Care Unit-Acquired Paresis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care unit-acquired paresis (ICUAP) is associated with poor outcomes. Our objective was to evaluate predictors for ICUAP and the short-term outcomes associated with this condition. METHODS: A secondary analysis of a prospective study including 4157 mechanically ventilated adults in 494 intensive care units from 39 countries. After sedative interruption, patients were screened for ICUAP daily, which was defined as the presence of symmetric and flaccid quadriparesis associated with decreased or absent deep tendon reflexes. A multinomial logistic regression was used to create a predictive model for ICUAP. Propensity score matching was used to estimate the relationship between ICUAP and short-term outcomes (ie, weaning failure and intensive care unit [ICU] mortality). RESULTS: Overall, 114 (3%) patients had ICUAP. Variables associated with ICUAP were duration of mechanical ventilation (relative risk ratio [RRR] per day, 1.10; 95% confidence interval [CI] 1.08-1.12), steroid therapy (RRR 1.8; 95% CI, 1.2-2.8), insulin therapy (RRR 1.8; 95% CI 1.2-2.7), sepsis (RRR 1.9; 95% CI: 1.2 to 2.9), acute renal failure (RRR 2.2; 95% CI 1.5-3.3), and hematological failure (RRR 1.9; 95% CI: 1.2-2.9). Coefficients were used to generate a weighted scoring system to predict ICUAP. ICUAP was significantly associated with both weaning failure (paired rate difference of 22.1%; 95% CI 9.8-31.6%) and ICU mortality (paired rate difference 10.5%; 95% CI 0.1-24.0%). CONCLUSIONS: Intensive care unit-acquired paresis is relatively uncommon but is significantly associated with weaning failure and ICU mortality. We constructed a weighted scoring system, with good discrimination, to predict ICUAP in mechanically ventilated patients at the time of awakening.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».