Coexistence and Impact of Limb Muscle and Diaphragm Weakness at Time of Liberation from Mechanical Ventilation in Medical Intensive Care Unit Patients
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Intensive care unit (ICU)- and mechanical ventilation (MV)-acquired limb muscle and diaphragm dysfunction may both be associated with longer length of stay and worse outcome. Whether they are two aspects of the same entity or have a different prevalence and prognostic impact remains unclear. OBJECTIVES: To quantify the prevalence and coexistence of these two forms of ICU-acquired weakness and their impact on outcome. METHODS: O defined dysfunction) and ultrasonography (thickening fraction [TFdi] and excursion). Limb muscle weakness was defined as a Medical Research Council (MRC) score less than 48. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Seventy-six patients were assessed at their first spontaneous breathing trial: 63% had diaphragm dysfunction, 34% had limb muscle weakness, and 21% had both. There was a significant but weak correlation between MRC score and twitch pressure (ρ = 0.26; P = 0.03) and TFdi (ρ = 0.28; P = 0.01), respectively. Low twitch pressure (odds ratio, 0.60; 95% confidence interval, 0.45-0.79; P < 0.001) and TFdi (odds ratio, 0.84; 95% confidence interval, 0.76-0.92; P < 0.001) were independently associated with weaning failure, but the MRC score was not. Diaphragm dysfunction was associated with higher ICU and hospital mortality, and limb muscle weakness was associated with longer duration of MV and hospital stay. CONCLUSIONS: Diaphragm dysfunction is twice as frequent as limb muscle weakness and has a direct negative impact on weaning outcome. The two types of muscle weakness have only limited overlap.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».