Exploring the Landscape of Social and Economic Factors in Critical Illness Survivorship: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the breadth of social, demographic, and economic (SDE) factors reported in critical illness survivorship research, with a focus on how they impact survivorship outcomes. DATA SOURCES: We obtained articles from Medline, Embase, PsycInfo, and CINAHL, as well as reference list reviews of included articles and relevant reviews captured by searches. STUDY SELECTION: SDE factors were defined as any nonmedical factor that can influence outcomes. We included primary studies published in English that explored SDE factors as an independent variable or as an outcome in post-ICU survivorship of adults. Two authors independently assessed each study for inclusion in duplicate, and conflicts were resolved by consensus. Our searches returned 7151 records, of which 83 were included for data extraction and final review. DATA EXTRACTION: We used a standardized data collection form to extract data, focusing on the characteristics of each study (i.e., year and country of publication), SDE factors explored, how the factors were measured, the impacts of SDE factors on post-ICU survivorship outcomes, and the impacts of ICU admission on SDE outcomes. DATA SYNTHESIS: We summarized the relationships between SDE factors and ICU survivorship in table format and performed a narrative synthesis. We identified 16 unique SDE factors explored in the current literature. We found that generally, higher education, income, and socioeconomic status were associated with better outcomes post-ICU; while non-White race, public insurance status, and social vulnerability were associated with poorer outcomes. CONCLUSIONS: Various SDE factors have been explored in the critical illness survivorship literature and many are associated with post-ICU outcomes with varying effect sizes. There remains a gap in understanding longitudinal outcomes, mechanisms of how SDE factors interact with outcomes, and of the complexity and interconnectedness of these factors, all of which will be instrumental in guiding interventions to improve post-ICU survivorship.
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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 | 0,000 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».