Long-Term Outcomes and the Post-Intensive Care Syndrome in Critically Ill Children: A North American Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Advances in medical and surgical care for children in the pediatric intensive care unit (PICU) have led to vast reductions in mortality, but survivors often leave with newly acquired or worsened morbidity. Emerging evidence reveals that survivors of pediatric critical illness may experience a constellation of physical, emotional, cognitive, and social impairments, collectively known as the "post-intensive care syndrome in pediatrics" (PICs-P). The spectrum of PICs-P manifestations within each domain are heterogeneous. This is attributed to the wide age and developmental diversity of children admitted to PICUs and the high prevalence of chronic complex conditions. PICs-P recovery follows variable trajectories based on numerous patient, family, and environmental factors. Those who improve tend to do so within less than a year of discharge. A small proportion, however, may actually worsen over time. There are many gaps in our current understanding of PICs-P. A unified approach to screening, preventing, and treating PICs-P-related morbidity has been hindered by disparate research methodology. Initiatives are underway to harmonize clinical and research priorities, validate new and existing epidemiologic and patient-specific tools for the prediction or monitoring of outcomes, and define research priorities for investigators interested in long-term outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».