Muscle Mass Loss in the Older Critically Ill Population: Potential Therapeutic Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle plays a critical role in everyday life, and its age-associated reduction has severe health consequences. The pre-existing presence of sarcopenia, combined with anabolic resistance, protein undernutrition, and the pro-catabolic/anti-anabolic milieu induced by aging and exacerbated in critical care, may accelerate the rate at which skeletal muscle is lost in patients with critical illness. Advancements in intensive care unit (ICU)-care provision have drastically improved survival rates; therefore, attention can be redirected toward other significant issues affecting ICU patients (e.g., length of stay, days on ventilation, nosocomial disease development, etc.). Thus, strategies targeting muscle mass and function losses within an ICU setting are essential to improve patient-related outcomes. Notably, loading exercise and protein provision are the most compelling. Many older ICU patients seldom meet the recommended protein intake, and loading exercise is difficult to conduct in the ICU. Nevertheless, the incorporation of physical therapy (PT), neuromuscular electrical stimulation, and early mobilization strategies may be beneficial. Furthermore, a number of nutrition practices within the ICU have been shown to improve patient-related outcomes ((e.g., feeding strategy [i.e., oral, early enteral, or parenteral]), be hypocaloric (∼70%-80% energy requirements), and increase protein provision (∼1.2-2.5 g/kg/d)). The aim of this brief review is to discuss the dysregulation of muscle mass maintenance in an older ICU population and highlight the potential benefits of strategic nutrition practice, specifically protein, and PT within the ICU. Finally, we provide some general guidelines that may serve to counteract muscle mass loss in patients with critical illness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».