Comorbidities Might Condition the Recovery of Quality of Life in Survivors of Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE:: To assess how preexisting disabling comorbidities (DC) affect the recovery rate of quality of life (QOL) over time in sepsis survivors. METHODS:: A prospective study was conducted on sepsis survivors who answered the 36-Item Short Form Health Survey (SF-36) 7 days after discharge from the intensive care unit. Subsequent interviews were held at 3, 6, and 12 months. The results of the physical component score (PCS) and mental component score (MCS) of the SF-36 were evaluated. Patients were divided into 2 groups to compare patients with DC (DC group) and without DC (no-DC group). Quantile regression was used to model changes in PCS and MCS between different time points. RESULTS:: Seventy-nine sepsis survivors were enrolled. After controlling for baseline age and QOL, the QOL scores were lower among patients with DC than in no-DC patients. The QOL of DC group got worse when compared to no-DC group. Recovery rate of PCS and MCS was higher in the DC group than in the no-DC group (PCS: 20.51 vs 16.96, P < .01; MCS: 19.24 vs 9.66, P < .01). Their baseline QOL was recovered only by 6 months after the sepsis episode. CONCLUSION:: Quality-of-life impairment and its recovery rhythm in patients with sepsis appear to be conditioned by coexisting DC.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».