Post-Intensive Care Unit Multidisciplinary Approach in Patients with Severe Bilateral SARS-CoV-2 Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Short and long-term sequelae after admission to the intensive care unit (ICU) for coronavirus disease 2019 are to be expected, which makes multidisciplinary care key in the support of physical and cognitive recovery. Objective: To describe, from a multidisciplinary perspective, the sequelae one month after hospital discharge among patients who required ICU admission for severe COVID-19 pneumonia. Design: Prospective cohort study. Environment: Multidisciplinary outpatient clinic. Population: Patients with severe COVID-19 pneumonia, post-ICU admission. Methods: A total of 104 patients completed the study in the multidisciplinary outpatient clinic. The tests performed included spirometry, measurement of respiratory muscle pressure, loss of body cell mass (BCM) and BCM index (BCMI), general joint and muscular mobility, the short physical performance battery (SPPB or Guralnik test), grip strength with hand dynamometer, the six-minute walk test (6-MWT), the functional assessment of chronic illness therapy-fatigue scale (FACIT-F), the European quality of life-5 dimensions (EQ-5D), the Barthel index and the Montreal cognitive assessment test (MoCA). While rehabilitation was not necessary for 23 patients, 38 patients attended group rehabilitation sessions and other 43 patients received home rehabilitation. Endpoints: The main sequelae detected in patients were fatigue (75.96%), dyspnoea (64.42%) and oxygen therapy on discharge (37.5%). The MoCA showed a mean score compatible with mild cognitive decline. The main impairment of joint mobility was limited shoulder (11.54%) and shoulder girdle (2.88%) mobility; whereas for muscle mobility, lower limb limitations (16.35%) were the main dysfunction. Distal neuropathy was present in 23.08% of patients, most frequently located in lower limbs (15.38%). Finally, 50% of patients reported moderate limitation in the EQ-5D, with a mean score of 60.62 points (SD 20.15) in perceived quality of life.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».