Long term cognitive dysfunction among critical care survivors: associated factors and quality of life—a multicenter cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify the prevalence and associated factors of cognitive dysfunction, 1 year after ICU discharge, among adult patients, and it´s relation with quality of life. METHODS: Multicenter, prospective cohort study including ICUs of 10 tertiary hospitals in Brazil, between May 2014 and December 2018. The patients included were 452 adult ICU survivors (median age 60; 47.6% women) with an ICU stay greater than 72 h. RESULTS: At 12 months after ICU discharge, a Montreal Cognitive Assessment (tMOCA) telephone score of less than 12 was defined as cognitive dysfunction. At 12 months, of the 452 ICU survivors who completed the cognitive evaluation 216 (47.8%) had cognitive dysfunction. In multivariable analyses, the factors associated with long-term (1-year) cognitive dysfunction were older age (Prevalence Ratio-PR = 1.44, P < 0.001), absence of higher education (PR = 2.81, P = 0.005), higher comorbidities on admission (PR = 1.089; P = 0.004) and delirium (PR = 1.13, P < 0.001). Health-related Quality of life (HRQoL), assessed by the mental and physical dimensions of the SF-12v2, was significantly better in patients without cognitive dysfunction (Mental SF-12v2 Mean difference = 2.54; CI 95%, - 4.80/- 0.28; p = 0.028 and Physical SF-12v2 Mean difference = - 2.85; CI 95%, - 5.20/- 0.50; P = 0.018). CONCLUSIONS: Delirium was found to be the main modifiable predictor of long-term cognitive dysfunction in ICU survivors. Higher education consistently reduced the probability of having long-term cognitive dysfunction. Cognitive dysfunction significantly influenced patients' quality of life, leading us to emphasize the importance of cognitive reserve for long-term prognosis after ICU discharge.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».