Management of Heat-Related Illness and Injury in the ICU: A Concise Definitive Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The increasing frequency of extreme heat events has led to a growing number of heat-related injuries and illnesses in ICUs. The objective of this review was to summarize and critically appraise evidence for the management of heat-related illnesses and injuries for critical care multiprofessionals. DATA SOURCES: Ovid Medline, Embase, Cochrane Clinical Trials Register, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and ClinicalTrials.gov databases were searched from inception through August 2023 for studies reporting on heat-related injury and illness in the setting of the ICU. STUDY SELECTION: English-language systematic reviews, narrative reviews, meta-analyses, randomized clinical trials, and observational studies were prioritized for review. Bibliographies from retrieved articles were scanned for articles that may have been missed. DATA EXTRACTION: Data regarding study methodology, patient population, management strategy, and clinical outcomes were qualitatively assessed. DATA SYNTHESIS: Several risk factors and prognostic indicators for patients diagnosed with heat-related illness and injury have been identified and reported in the literature. Effective management of these patients has included various cooling methods and fluid replenishment. Drug therapy is not effective. Multiple organ dysfunction, neurologic injury, and disseminated intravascular coagulation are common complications of heat stroke and must be managed accordingly. Burn injury from contact with hot surfaces or pavement can occur, requiring careful evaluation and possible excision and grafting in severe cases. CONCLUSIONS: The prevalence of heat-related illness and injury is increasing, and rapid initiation of appropriate therapies is necessary to optimize outcomes. Additional research is needed to identify effective methods and strategies to achieve rapid cooling, the role of immunomodulators and anticoagulant medications, the use of biomarkers to identify organ failure, and the role of artificial intelligence and precision medicine.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».