Post-intensive care syndrome in critically-ill COVID-19 survivors followed for one-year
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo document the occurrence of post-intensive care syndrome (PICS) in intensive care unit (ICU) survivors with coronavirus disease-2019 (COVID-19) up to one year.MethodsRetrospective observational study at a university hospital post-ICU outpatient clinic. Patients were followed up in-person at 1 month, 3 months, 6 months and one-year after hospital discharge. Cognitive, physical and psychological domains of PICS were evaluated. PICS was defined as at least one dysfunction in the assessment tools in each domain.ResultsSixty-four patients were evaluated during the study period. Median age was 62.5 (55.0-71.0). Fifty-eight percent of them were male. Median APACHE II and admission SOFA scores were 13 (10-16) and 3 (3-4), respectively. Sixty-four, 54, 44, 20 patients were evaluated during the 1 -month, 3-month, 6-month and one-year visits. 94% of patients had PICS at the 1st visit and this declined to 75% in one-year. The ratio of patients who fulfilled all PICS domains were 15%, 10%, 13% and 13%, respectively at 4 follow-up visits. Physical impairment was the most commonly observed dysfunction during all visits.DiscussionThis study showed that at least one domain of PICS persisted in 75% of patients at one-year in COVID-19 ICU survivors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».