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Enregistrement W3138791039 · doi:10.1097/ccm.0000000000005014

Postintensive Care Syndrome in Survivors of Critical Illness Related to Coronavirus Disease 2019: Cohort Study From a New York City Critical Care Recovery Clinic*

2021· article· en· W3138791039 sur OpenAlexaboutno aff
Miguel Martillo, Neha Dangayach, Laura Tabacof, Lisa Spielman, Kristen Dams-O’Connor, Christy Chan, Roopa Kohli‐Seth, Mar Cortes, Miguel X. Escalón

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCritical illnessCohortCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cohort studySeverity of illnessDiseaseCoronavirusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Intensive care medicineEmergency medicineCritically illPsychiatryInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Determine the characteristics of postintensive care syndrome in the cognitive, physical, and psychiatric domains in coronavirus disease 2019 ICU survivors. DESIGN: Single-center descriptive cohort study from April 21, to July 7, 2020. SETTING: Critical care recovery clinic at The Mount Sinai Hospital in New York City. PATIENTS: Adults who had critical illness due to coronavirus disease 2019 requiring an ICU stay of 7 days or more and who agreed to a telehealth follow-up in the critical care recovery clinic 1-month post hospital discharge. INTERVENTIONS: None. MEASURES AND MAIN RESULTS: Patient-reported outcome measures assessing physical and psychiatric domains were collected electronically, a cognitive test was performed by a clinician, and clinical data were obtained through electronic medical records. Outcome measures assessed postintensive care syndrome symptoms in the physical (Modified Rankin Scale, Dalhousie Clinical Frailty Scale, Neuro-Quality of Life Upper Extremity and Lower Extremity Function, Neuro-Quality of Life Fatigue), psychiatric (Insomnia Severity Scale; Patient Health Questionnaire-9; and Posttraumatic Stress Disorder Checklist for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition), and cognitive (Telephone Montreal Cognitive Assessment) domains. The 3-Level Version of Euro-QoL-5D was used to assess the physical and psychiatric domains. A diagnosis of postintensive care syndrome was made in cases with evidence of impairment in at least one postintensive care syndrome domain. We included 45 patients with a mean (sd) age of 54 (13) years, and 73% were male. Ninety-one percent of coronavirus disease 2019 ICU survivors fit diagnostic criteria for postintensive care syndrome. 86.7 % had impairments in the physical domain, 22 (48%) reported impairments in the psychiatric domain, and four (8%) had impairments on cognitive screening. We found that 58% had some degree of mobility impairment. In the psychiatric domain, 38% exhibited at least mild depression, and 18 % moderate to severe depression. Eighteen percent presented Posttraumatic Stress Disorder Checklist for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition, scores suggestive of posttraumatic stress syndrome diagnosis. In the Telephone Montreal Cognitive Assessment, 9% had impaired cognition. CONCLUSIONS: Survivors of critical illness related to coronavirus disease 2019 are at high risk of developing postintensive care syndrome. These findings highlight the importance of planning for appropriate post-ICU care to diagnose and treat this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations165
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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