Health related quality of life, physical function, and cognitive performance in mechanically ventilated COVID-19 patients: A long term follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Survivors of severe COVID-19 related respiratory failure may experience durable functional impairments. We aimed at investigating health-related quality of life (HR-QoL), physical functioning, fatigue, and cognitive outcomes in COVID-19 patients who received invasive mechanical ventilation (IMV). METHODS: Case-series, prospective, observational cohort study at 18 months from hospital discharge. Patients referring to the Intensive Care Unit (ICU) of Humanitas Research Hospital (Milan, Italy) were recruited if they needed IMV due to COVID-19 related respiratory failure. After 18 months, these patients underwent the 6-min walking test (6MWT), the Italian version of the 5-level EQ-5D questionnaire (EQ-5D-5L), the Functional Assessment of Chronic Illness Therapy - Fatigue questionnaire (FACIT-F), the Trail Making Test-B (TMT-B) and the Montreal Cognitive Assessment-BLIND test (MoCA-BLIND). RESULTS: 105 patients were studied. The population's age was 60 ± 10 years on average, with a median Frailty Scale of 2 (Hodgson et al., 2017; Carenzo et al., 2021a [2,3]). EQ-VAS was 80 [70-90] out of 100, walked distance was 406 [331-465] meters, corresponding to about 74 ± 19,1% of the predicted value. FACIT-F score was 43 [36-49] out of 52, and MoCa-BLIND score was 19 (DeSalvo et al., 2006; von Elm et al., 2008; Herdman et al., 2011; Scalone et al., 2015 [16-20]) out of 22. The median TMT-B time was 90 [62-120] seconds. We found a possible age and gender specific effect on HR-QoL and fatigue. CONCLUSIONS: After 18 months from ICU discharge, survivors of severe COVID-19 respiratory failure experience a moderate reduction in HR-QoL, and a severe reduction in physical functioning. Fatigue prevalence is higher in younger patients and in females. Finally, cognitive impairment was present at a low frequency.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».