Meeting complex multidimensional needs in older patients and their families during and beyond critical illness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To highlight the emerging crisis of critically ill elderly patients and review the unique burden of multidimensional morbidity faced by these patients and caregivers and potential interventions. RECENT FINDINGS: Physical, psychological, and cognitive sequelae after critical illness are frequent, durable, and robust across the international ICU outcome literature. Elderly patients are more vulnerable to the multisystem sequelae of critical illness and its treatment and the resultant multidimensional morbidity may be profound, chronic, and significantly affect functional independence, transition to the community, and quality of life for patients and families. Recent data reinforce the importance of baseline functional status, health trajectory, and chronic illness as key determinants of long-term functional disability after ICU. These risks are even more pronounced in older patients. SUMMARY: The current article is an overview of the outcomes of older survivors of critical illness, putative interventions to mitigate the long-term morbidity of patients, and the consequences for families and caregivers. A multimodal longitudinal approach designed to follow patients for one or more years may foster a better understanding of multidimensional morbidity faced by vulnerable older patients and families and provides a detailed understanding of recovery trajectories in this unique population to optimize outcome, goals of care directives, and ongoing informed consent to ICU treatment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».