Predictive variables for poor long‐term physical recovery after intensive care unit stay: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elucidating factors that influence physical recovery of survivors after an intensive care unit (ICU) stay is paramount in maximizing long-term functional outcomes. We examined potential predictors for poor long-term physical recovery in ICU survivors. METHODS: Based on secondary analysis of a trial of 50 ICU patients who underwent mobilization in the ICU and were followed for one year, linear regression analysis examined the associations of exposure variables (baseline characteristics, severity of illness variables, ICU-related variables, and lengths of ICU and hospital stay), with physical recovery variables (muscle strength, exercise capacity, and self-reported physical function), measured one year after ICU discharge. RESULTS: When the data were adjusted for age, female gender was associated with reduced muscle strength (P = .003), exercise capacity (P < .0001), and self-reported physical function (P = .01). Older age, when adjusted for gender, was associated with reduced exercise capacity (P < .001). After adjusting for gender and age, an association was observed between a lower score on one or two physical recovery variables and exposure variables, specifically, high body mass index, low functional independence, comorbidity and low self-reported physical function at baseline, muscle weakness at ICU discharge, and longer hospital stay. No adjustment was made for cumulative type I error rate due to small number of participants. CONCLUSION: Elucidating risk factors for poor long-term physical recovery after ICU stay, including gender, may be critical if mobilization and exercise are to be prescribed expediently during and after ICU stay, to ensure maximal long-term recovery.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».