Weakness acquired in the cardiac intensive care unit: still the elephant in the room?
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, the cardiac critical care population has shifted to increasingly comorbid and elderly patients often presenting with nonprimary cardiac conditions that exacerbate underlying advanced cardiac disease. Consequently, the modern cardiac intensive care unit (CICU) patient has poor outcome regardless of left ventricular ejection fraction. Importantly, delayed liberation from organ support, independent from premorbid health status and admission severity of illness, has been associated with increased morbidity and mortality up to years post-general critical care. Although a constellation of several acquired morbidities is at play, the most prominent enactor of poor long-term outcome in this population appears to be intensive care unit acquired weakness. Although the specific burden of ICU-acquired morbidities in CICU patients is yet to be clearly defined, it seems unfathomable that patients will not accrue some sort of ICU-related morbidity. There is hence an urgent need to better establish the exact benefit and cost of resource-intensive strategies in both short- and long-term survival of the CICU patient. Consequent and standardized documentation of admission comorbidities, severity of illness indicators, relevant ICU-related complications including weakness, and long-term post-ICU morbidity outcomes can help our understanding of the disease continuum and how to better care for the CICU survivor and their families and caregivers. Given increasing budgetary pressure on healthcare systems worldwide, interventions targeting CICU patients should focus on improving patient-centred long-term outcomes in a cost-effective manner. It will require a holistic and transmural continuity of care model to meet the challenges associated with treating critically ill cardiac patients in the future.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».