Two-year prospective cohort of intensive care survivors enrolled on a digitally enabled recovery pathway focussed on individualised recovery goal attainment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite substantial evidence documenting physical, psychological, and cognitive problems experienced by intensive care unit (ICU) survivors, few studies explore interventions supporting recovery after hospital discharge. Individualised recovery goal setting, the standard of care across many rehabilitation areas, is rarely used for ICU survivors. Digital health technologies may help to address current service fragmentation and gaps. We developed and implemented a digital ICU recovery pathway using the aTouchaway e-health platform. OBJECTIVES: The objective of this study was to explore recovery barriers and challenges; recovery goals set and achieved; self-reported patient outcomes; and healthcare costs of patients enrolled on a 12-week digital ICU recovery pathway after hospital discharge. METHODS: We conducted a prospective observational single-centre cohort study (June 2021 to May 2023) at a 90-bed tertiary critical care service in London, UK. We enrolled adults ventilated for ≥3 days who were able to participate in recovery activities. We ascertained baseline recovery challenges and identified recovery goals and achievement over 12 weeks. We collected patient-reported outcomes at 2-4, 12-14, 26-28 weeks and healthcare utilisation monthly for 28 weeks. RESULTS: We enrolled 105 participants (35% of eligible patients). Common rehabilitation challenges were standing balance (60%), walking indoors (56%), and washing (64%) and dressing (47%) abilities. Of 522 home recovery goals, 63% weekly, 48% monthly, and 38% aspirational goals were achieved. Most goals related to self-care: ability to move outside (91 goals, 55% achieved) and inside (45 goals, 47% achieved) the home and community access (65 goals, 48% achieved). Nottingham Extended Activities of Daily Living Scale scores improved from timepoints 1 to 2 (median [interquartile range]: 15 [7, 19] versus 19 [15, 21], P = 0.01). Total healthcare costs were £240,017 (median [interquartile range] cost per patient: £784 [£125, £4419]). CONCLUSIONS: This study found multiple ongoing functional deficits, challenges achieving recovery goals, and limited improvements in self-reported outcomes, with moderate healthcare costs after hospital discharge indicate substantial ongoing rehabilitative needs.
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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 | 0,000 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».