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Enregistrement W2965687105 · doi:10.1097/mcc.0000000000000650

Challenges in conducting long-term outcomes studies in critical care

2019· review· en· W2965687105 sur OpenAlexaff
M. Elizabeth Wilcox, E. Wesley Ely

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Aging
Mots-clésAttritionReimbursementMedicineMinimum Data SetSurvivorship curveTerm (time)Intensive care medicineLong-term careMEDLINESet (abstract data type)Health careNursingNursing homesEnvironmental healthComputer sciencePopulation

Résumé

PURPOSE OF REVIEW: Evaluating longer term mortality, morbidity, and quality of life in survivors of critical illness is a research priority. This review details the challenges of long-term follow-up studies of critically ill patients and highlights recently proposed methodological solutions. RECENT FINDINGS: Barriers to long-term follow-up studies of critical care survivors include high rates of study attrition because of death or loss to follow-up, data missingness from experienced morbidity, and lack of standardized outcome as well as reporting of key covariates. A number of recent methods have been proposed to reduce study patients attrition, including minimum data set selection and visits to transitional care or home settings, yet these have significant downsides as well. Conducting long-term follow-up even in the absence of such models carries a high expense, as personnel are very costly, and patients/families require reimbursement for their time and inconvenience. SUMMARY: There is a reason why many research groups do not conduct long-term outcomes in critical care: it is very difficult. Challenges of long-term follow-up require careful consideration by study investigators to ensure our collective success in data integration and a better understanding of underlying mechanisms of mortality and morbidity seen in critical care survivorship.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles ont qualifié ce travail de métarecherche. Il appartient au noyau consensuel du domaine.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8T1
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

Review of the methodological challenges of long-term follow-up studies in critical care: attrition, missing data, lack of standardized outcomes and covariate reporting, and proposed methodological solutions; the object is how this research is done.

GPT-5.6 (high)T1
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

It directly examines methodological challenges in conducting long-term critical-care outcome studies.

Grok 4.5T1
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

Review of methodological challenges in conducting and completing long-term critical care outcomes research.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,910
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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