Early Mobilization Interventions in the Intensive Care Unit: Ongoing and Unpublished Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background. Critical care societies recommend early mobilization (EM) as standard practice in the intensive care unit (ICU) setting. However, there is limited randomized controlled trial (RCT) evidence supporting EM’s effectiveness. Our objective was to identify ongoing or completed RCTs assessing EM’s effectiveness in the ICU. Method. We searched ClinicalTrials.gov and the Australian New Zealand Clinical Trials Registry for ongoing or completed but not published RCTs in an ICU setting with objective outcome measures. Results. There were 14 RCTs included in the analysis. All studies were in the general or mixed ICU setting ( N=14 ). Half of the studies ( N=7 ) were small RCTs (<100 projected participants) and half ( N=7 ) were medium-sized RCTs (100–999 participants). Inclusion criteria included mechanical ventilation use or expected use ( N=13 ) and prehospital functional status ( N=7 ). Primary EM interventions were standard physiotherapist-based activities ( N=4 ), cycling ( N=9 ), and electrical muscle stimulation ( N=1 ). Only one study involved nurse-led EM. The most common assessment tool was the 6-minute walk test ( N=6 ). Primary outcome measures were physiological ( N=3 ), clinical ( N=3 ), patient-centered ( N=7 ), and healthcare resource use ( N=1 ). Most studies ( N=8 ) involved post-ICU follow-up measures up to 1-year posthospitalization. There were no studies targeting older adults or people with acute cardiac disease. Conclusion. Identified studies will further the evidence base for EM’s effectiveness. There is a need for studies looking at specific patient populations that may benefit from EM, such as older adults and cardiac patients, as well as for novel EM delivery strategies, such as nurse-led EM.
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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 | 0,113 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».