Novel approaches to metabolic assessment and structured exercise to promote recovery in ICU survivors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Survivorship or addressing impaired quality of life (QoL) in ICU survivors has been named 'the defining challenge of critical care' for this century to address this challenge; in addition to optimal nutrition, we must learn to employ targeted metabolic/muscle assessment techniques and utilize structured, progressive ICU rehabilitative strategies. RECENT FINDINGS: Objective measurement tools such as ccardiopulmonary exercise testing (CPET) and muscle-specific ultrasound show great promise to assess/treat post-ICU physical dysfunction. CPET is showing that systemic mitochondrial dysfunction may underlie development and persistence of poor post-ICU functional recovery. Finally, recent data indicate that we are poor at delivering effective, early ICU rehabilitation and that there is limited benefit of currently employed later ICU rehabilitation on ICU-acquired weakness and QoL outcomes. SUMMARY: The combination of nutrition with effective, early rehabilitation is highly likely to be essential to optimize muscle mass/strength and physical function in ICU survivors. Currently, technologies such as muscle-specific ultrasound and CPET testing show great promise to guide ICU muscle/functional recovery. Further, we must evolve improved ICU-rehabilitation strategies, as current methods are not consistently improving outcomes. In conclusion, we must continue to look to other areas of medicine and to athletes if we hope to ultimately improve 'ICU Survivorship'.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».