Seeking the Light in Intensive Care Unit Sedation: The Optimal Sedation Strategy for Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
The clinical approach to sedation in critically ill patients has changed dramatically over the last two decades, moving to a regimen of light or non-sedation associated with adequate analgesia to guarantee the patient's comfort, active interaction with the environment and family, and early mobilization and assessment of delirium. Although deep sedation (DS) may still be necessary for certain clinical scenarios, it should be limited to strict indications, such as mechanically ventilated patients with Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS), status epilepticus, intracranial hypertension, or those requiring target temperature management. DS, if not indicated, is associated with prolonged duration of mechanical ventilation and ICU stay, and increased mortality. Therefore, continuous monitoring of the level of sedation, especially when associated with the raw EEG data, is important to avoid unnecessary oversedation and to convert a DS strategy to light sedation as soon as possible. The approach to the management of critically ill patients is multidimensional, so targeted sedation should be considered in the context of the ABCDEF bundle, a holistic patient approach. Sedation may interfere with early mobilization and family engagement and may have an impact on delirium assessment and risk. If adequately applied, the ABCDEF bundle allows for a patient-centered, multidimensional, and multi-professional ICU care model to be achieved, with a positive impact on appropriate sedation and patient comfort, along with other important determinants of long-term patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».