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Enregistrement W4405323094 · doi:10.1097/cce.0000000000001184

Rehabilitation and Social Determinants of Health in Critical Illness Recovery Literature: A Systematic Review

2024· review· en· W4405323094 sur OpenAlexaboutno aff
Lindsey E Fresenko, Charlotte Rutherfurd, Lauren E. Robinson, Cayla Robinson, Ashley Montgomery-Yates, Rachel Hogg‐Graham, Peter E. Morris, Tammy L. Eaton, Joanne McPeake, Kirby P. Mayer

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésRehabilitationCritical illnessPsychologyMedicinePhysical therapyIntensive care medicineCritically ill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Patients who survive critical illness navigate arduous and disparate recovery pathways that include referrals and participation in community-based rehabilitation services. Examining rehabilitation pathways during recovery is crucial to understanding the relationship on patient-centered outcomes. Furthermore, an understanding of social determinants of health (SDOH) in relation to outcomes and rehabilitation use will help ensure equitable access for future care. Therefore, there is a need to define and understand patient care pathways, specifically rehabilitation after discharge, through a SDOH lens after surviving a critical illness to improve long-term outcomes. DATA SOURCES: MEDLINE, PubMed, Web of Science Core Collection (Clarivate), the CINAHL, and the Physiotherapy Evidence Database. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: A systematic review of the literature was completed examining literature from inception to March 2024. Articles were included if post-hospital rehabilitation utilization was reported in adult patients who survived critical illness. Discharge disposition was examined as a proxy for rehabilitation pathways. Patients were grouped by patient diagnosis for grouped analysis and reporting of data. Two independent researchers reviewed manuscripts for inclusion and data were extracted by one reviewer using Covidence. Both reviewers used the Newcastle-Ottawa Scale to assess risk of bias. DATA SYNTHESIS: Of 72 articles included, only four articles reported detailed rehabilitation utilization. The majority of the studies included were cohort studies (91.7%) with most articles using a retrospective design (56.9%). The most common patient population was acute respiratory diagnoses (51.4%). Most patients were discharged directly home from the hospital (75.4%). Race/ethnicity was the most frequently reported SDOH (43.1%) followed by insurance status (13.9%) and education (13.9%). CONCLUSIONS: The small number of articles describing rehabilitative utilization allows for limited understanding of rehabilitation pathways following critical illness. The reporting of detailed rehabilitation utilization and SDOH are limited in the literature but may play a vital role in the recovery and outcomes of survivors of critical illness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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