Sex and gender differences in intensive care medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant advancements in critical care medicine, limited attention has been given to sex and gender disparities in management and outcomes of patients admitted to the intensive care unit (ICU). While "sex" pertains to biological and physiological characteristics, such as reproductive organs, chromosomes and sex hormones, "gender" refers more to sociocultural roles and human behavior. Unfortunately, data on gender-related topics in the ICU are lacking. Consequently, data on sex and gender-related differences in admission to the ICU, clinical course, length of stay, mortality, and post-ICU burdens, are often inconsistent. Moreover, when examining specific diagnoses in the ICU, variations can be observed in epidemiology, pathophysiology, presentation, severity, and treatment response due to the distinct impact of sex hormones on the immune and cardiovascular systems. In this narrative review, we highlight the influence of sex and gender on the clinical course, management, and outcomes of the most encountered intensive care conditions, in addition to the potential co-existence of unconscious biases which may also impact critical illness. Diagnoses with a known sex predilection will be discussed within the context of underlying sex differences in physiology, anatomy, and pharmacology with the goal of identifying areas where clinical improvement is needed. To optimize patient care and outcomes, it is crucial to comprehend and address sex and gender differences in the ICU setting and personalize management accordingly to ensure equitable, patient-centered care. Future research should focus on elucidating the underlying mechanisms driving sex and gender disparities, as well as exploring targeted interventions to mitigate these disparities and improve outcomes for all critically ill patients.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle