The Frailty Phenotype and Palliative Care Needs of Older Survivors of Critical Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess symptoms in older intensive care unit (ICU) survivors and determine whether post-ICU frailty identifies those with the greatest palliative care needs. DESIGN: A prospective cohort study. SETTING: Urban tertiary care hospital and community hospital. PARTICIPANTS: Medical ICU survivors of mechanical ventilation aged 65 and older (N = 125). MEASUREMENTS: Baseline measurements of the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), categorized as mild (0-3), moderate (4-6), and severe (7-10), and the frailty phenotype were made during the week before hospital discharge. Functional recovery was defined as a return to a Katz activity of daily living dependency count less than or equal to the prehospitalization dependency count within 3 months. In the last 29 participants recruited, we made additional assessments of fatigue and ESAS both at baseline and 1 month after discharge. RESULTS: Fatigue was the most-prevalent moderate to severe symptom (74%), followed by dyspnea (53%), drowsiness (50%), poor appetite (47%), pain (45%), depression (42%), anxiety (36%), and nausea (17%). At 1-month follow-up, there were no significant differences in the proportions of participants with moderate to severe symptoms. Each increase in baseline ESAS fatigue severity category was associated with 55% lower odds of functional recovery (odds ratio = 0.45, 95% confidence interval = 0.24-0.84), independent of age, sex, comorbidities, and critical illness severity. Frail participants had a higher median baseline total ESAS symptom distress score (34, interquartile range (IQR) 23-44) than nonfrail participants (13, IQR 9-22) (P < .001). CONCLUSION: Older ICU survivors have a high burden of palliative care needs that persist 1 month after discharge. Fatigue is the most-prevalent symptom and may interfere with recovery. Post-ICU frailty may be a useful trigger for palliative care consultation and a treatment 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 | 0,009 |
| 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 | 0,003 |
| 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 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 ».