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Enregistrement W4410204565 · doi:10.1371/journal.pone.0323311

Prevalence of Post-intensive care syndrome among intensive care unit-survivors and its association with intensive care unit length of stay: Systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4410204565 sur OpenAlexaboutno aff
Temesgen Ayenew, Menberu Gete, Mihretie Gedfew, ፟Addisu Getie, Abebe Dilie Afenigus, Afework Edmealem, Haile Amha, Girma Alem, Bekele Getenet Tiruneh, Mengistu Abebe Messelu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisFunnel plotChecklistIntensive care unitConfidence intervalMEDLINEStudy heterogeneityPublication biasPopulationIntensive careMeta-regressionSystematic reviewEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Post-intensive Care Syndrome (PICS) is defined as various physical, psychological, and cognitive, impairments that can arise during an ICU stay, continue after leaving the ICU, or even persist following hospital discharge. It impacts both patients and their family's quality of life. Various primary studies worldwide have reported prevalence of PICS among ICU survivors. However, these studies exhibit inconsistency and wide variations. Therefore, this systematic review and meta-analysis aimed to estimate the pooled prevalence of post intensive care syndrome among intensive care unit survivors along with its association with ICU length of stay. METHODS: We used the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 checklist for this review. We searched PubMed/Medline, CINHAL, Embase, and Google scholar to retrieve articles. The Newcastle Ottawa Scale (NOS) was used for quality assessment of articles. The random effects model with I-squared test was used to estimate the prevalence of PICS and its association with ICU length of stay. To identify the source of heterogeneity within the included studies, meta-regression and subgroup analysis were used. We employed Egger's regression test and funnel plots for assessing publication bias. STATA version 17.0 software was used for all statistical analyses. A p-value of < 0.05 with 95% confidence interval was used declare statistically significant. RESULTS: A total of 19 articles with a population of 10179 ICU-survivors were included in this review. The pooled prevalence of PICS was found to be 54.35% (95% CI = 45.54, 63.15). In sub-group analysis by region, the highest prevalence was observed in studies done in south and north America with overall prevalence of 61.95% (95% CI = 28.33, 95.62). Among the three domains of PICS (physical, cognitive and mental domains), the highest prevalence score was observed in the physical domain with overall prevalence of 45.99% (95% CI = 34.66, 57.31). In this meta-analysis, those patients who stayed more than four days in the ICU were 1.207 [95% CI = 1.119, 1.295] times more likely to develop at least one among the three domains of PICS in the post-intensive care period than their counterparts. CONCLUSION: This systematic review and meta-analysis demonstrate a high prevalence of PICS among ICU survivors, and highlight the significant association between ICU length of stay and the development of PICS. These findings underscore the need for targeted interventions to mitigate the long-term effects of critical illness, particularly for patients with prolonged ICU stays.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations37
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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