F <scp>ifty</scp> Y <scp>ears of</scp> R <scp>esearch in</scp> ARDS. Long-Term Follow-up after Acute Respiratory Distress Syndrome. Insights for Managing Medical Complexity after Critical Illness
Notice bibliographique
Résumé
Critical illness is not a discrete disease state or syndrome. It is the culmination of a multiplicity of heterogeneous disease states and their varied health trajectories leading to extreme illness that requires advanced life support in a distinct geographic location in the hospital. It is a marker of newly acquired or worsened medical complexity and multimorbidities. Fifty years ago, distinguished critical care colleagues identified a syndrome of severe lung injury that united a group of patients with disparate admitting diagnoses. Acute respiratory distress syndrome continues to represent an important, incremental insult and risk modifier of acute and longer-term outcome, but it does not solely define our patients or their outcomes in isolation. Over the next 50 years, our research and clinical agenda needs to sharpen our lens on the fundamental importance of our patients' pre-critical illness health status, their intrinsic susceptibilities to tissue injury, and their innate and varied resiliencies. We need to take responsibility for the contribution that we make to morbidity through our practice in the intensive care unit each day. Engagement in frank and transparent communication with our patients and their caregivers about the very real and morbid consequences of being this sick is essential. We must enforce explicit consent about the morbidity of innovative, experimental, or high-risk medical and surgical procedures and ensure that our ongoing level of treatment aligns with patients' and caregivers' goals and values. Interprofessional and multidisciplinary collaboration is crucial to modify existing complex care pathways for our patients and their families to foster optimal rehabilitation and reintegration into the workplace and community.
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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 | 0,003 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,015 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».