Predictors of Long-term Muscle Weakness in Survivors of Covid-19 Acute Respiratory Distress Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Long-term weakness is common in survivors of COVID-19–associated acute respiratory distress syndrome (CARDS). We assessed the predictors of muscle weakness in patients evaluated at 3, 6, and 12 months after intensive care unit discharge with in-person visits. Methods Muscle strength was measured by isometric maximal voluntary contraction (MVC) of the tibialis anterior muscle. Candidate predictors of muscle weakness were follow-up time, sex, age, mechanical ventilation duration, use of steroids in the intensive care unit, compound muscle action potential of the tibialis anterior muscle (CMAP-TA-S100), severe fatigue, depression and anxiety, post-traumatic stress disorder, cognitive assessment, and body mass index. We also compared the clinical tools currently available for the evaluation of muscle strength (handgrip strength, Medical Research Council sum score) and electrical neuromuscular function (simplified peroneal nerve test [PENT]) with more objective and robust measures of force (MVC) and electrophysiological evaluation of the neuromuscular function of the tibialis anterior muscle (CMAP-TA-S100) for its essential role in ankle control. Results MVC improved at 12 months compared with 3 months. Sex (P < 0.001), age (P = 0.012), duration of mechanical ventilation (P = 0.044), and CMAP-TA-S100 (P < 0.001) were independent predictors of MVC. MVC was strongly associated with handgrip strength, whereas CMAP-TA-S100 was strongly associated with PENT. Conclusions Female sex, increasing age, increased duration of mechanical ventilation, and electrical neuromuscular abnormalities are independently associated with reduced MVC and can be used to predict the risk of long-term muscle weakness in CARDS survivors. Trial registration : The present study was registered at ClinicalTrial.gov (NCT: NCT04608994). Registered on October 30, 2020. Retrospectively registered.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».