Communicating to Patients and Families About Post-Intensive Care Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Millions of people around the world survive critical illness each year only to realize that they and their loved ones are grappling with a new "normal" after hospital discharge for which their medical team may not have adequately prepared them. Up to one-half of all ICU survivors suffer from new or worsening impairments in physical, cognitive, and psychological domains of health that are often not realized until they attempt to re-enter their previous lives. These devastating long-term sequelae of critical illness, collectively described as post-intensive care syndrome (PICS), can carry enormous consequences for an ICU survivor's ability to care for their family, return to work, and regain their previous quality of life for months to years after their inciting illness. Despite mounting research on PICS and survivorship, a knowledge gap exists whereby ICU team members may not always be aware of PICS and may not counsel their patients on the challenges awaiting them after discharge. Understanding how best to communicate these challenges to patients and families is crucial in preparing for survivorship beyond the ICU. In this review, we summarize PICS and possible recovery trajectories of ICU survivors. We then discuss communication strategies, emphasizing the role of empathy. Finally, we provide a suggested framework to handle these crucial conversations. We aim to equip clinicians with the knowledge and framework to care for a patient who has survived critical illness but now faces the possibility of struggles inadequately addressed by our health care system.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».