Quality of life after ICU: 1-year follow-up in patients with and without COVID
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to perform a 1-year follow-up after ICU discharge and evaluate post-intensive care syndrome (PICS) in both COVID (GroupCov) and NON COVID (GroupNCov) patients. METHODS: All consecutive patients discharged from our Intensive Care Unit (ICU) from June to December 2022 were prospectively screened. Scheduled in-person visits were carried on 3, 6, and 12 months after ICU discharge to evaluate physical, cognitive, and mental health status using different scale evaluations (SF-36, Barthel Index, ISI score, PCL-5 score, MNA-sf score, Fatigue Severity Score, MoCA Test, HADS and GDS) by means of standardized questionnaires. RESULTS: Eighty patients (50 GroupCov vs 30 GroupNCov) were initially included, but some patients did not attend all follow-up visits. At 1-year follow-up, 60 patients (30 COVID-19 and 30 non-COVID) completed all evaluations. Both groups showed PICS, but GroupCov had a better nutritional status, better outcomes in physical evaluations, and a better perception of Quality of Life (QoL) and mental health status, but a worse cognitive assessment in the MoCA Test. Moreover, heterogeneity analysis showed that GroupNCov patients had the same trend during follow-up, while in GroupCov different trends were observed over time, especially a worse nutritional state, often found in older patients, that was related to a longer hospital stay and worse psychophysical outcomes. CONCLUSIONS: This study shows that PICS in SARS-COV2 patients is not always homogeneous, and that different clusters of psychophysical patterns may develop over time. Although our study was only observational, it seems from our preliminary results that performing a follow-up could be the basis for a secondary prevention and to develop new therapeutic strategies after patients discharge from ICU.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».