Overview and management of post-intensive care syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Any patient suffering from critical life-threatening illnesses in most cases require hospitalization, in the care unit (ICU) where they can receive essential life-sustaining treatments. This has created an impact including more than 50 million individuals world-wide. Although advancements, in technology and healthcare have increased survival rates many individuals who survive these illnesses experience long-term impairments known as post-intensive care syndrome (PICS). PICS encompasses cognitive and emotional challenges that significantly affect patients' quality of life and ability to return to their normal routines. Caregivers may also face similar emotional hurdles, a condition referred to as PICS-family (PICS-F). The prevalence of PICS varies but can affect up to 50% of ICU survivors. Cognitive difficulties can be noticed in, around 70% of instances impacting abilities like memory, focus, and decision-making. These difficulties can lead to emotions such, as sadness worry, and a condition known as traumatic stress disorder (PTSD). Multiple factors, such as delirium, sedation, and pre-existing health conditions play a role, in the emergence and severity of PICS. Diagnosing PICS involves comprehensive assessments covering physical, cognitive, and emotional dimensions. Screening should ideally commence during the ICU stay and continue post-discharge. Assessment tools such as the Montreal cognitive assessment (MoCA) and emotional functioning screenings aid in identifying PICS. This manifests physically through muscle weakness and fatigue, impacting mobility and daily activities. Effectively managing ICUs requires the implementation of models and strategies that optimize resource utilization. However, these strategies may entail challenges such as data integration and stakeholder involvement. Preventing PICS involves proactive measures like reducing sedation, promoting early mobility, and offering rehabilitation services. Addressing PICS necessitates a proactive approach, comprehensive patient care, and collaboration among multidisciplinary teams. The successful implementation of these strategies depends on thorough evaluation and active engagement with all stakeholders involved in ICU management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».