Post Intensive Care Syndrome (PICS) in COVID-19 ARDS Survivors: A 6-Month Longitudinal Study from South India
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Post-Intensive Care Syndrome (PICS) includes cognitive, psychological, and physical impairments following critical illness. The long-term impact of COVID-19-related ARDS on PICS domains remains under-explored, particularly in resource-limited settings. Objective To assess the prevalence and trajectory of cognitive, mental, and physical impairments among COVID-19 ARDS survivors at ICU discharge and at 6 months, and to explore associated risk factors. Methods This was an observational cohort study of 30 mechanically ventilated COVID-19 patients admitted to a tertiary ICU in South India during the second wave (Delta variant). Patients were assessed at ICU discharge (or first follow-up) and at 6 months using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), SF-36 health survey, modified MRC dyspnea scale, 6-minute walk test (6MWT), and physical examination. Risk factors were analyzed using multivariable linear regression. Results At discharge, mild cognitive impairment was prevalent (MoCA: 25.17±3.63), with significant improvement at 6 months (27.07±2.72, p<0.001). SF-36 domains showed persistent deficits in emotional well-being (36.31→50.83), fatigue (33.28→45.91), and pain (51.38→71.47) (all p<0.01). Functional capacity improved on 6MWT, with >350m walked increasing from 23% to 53%. Risk factors included steroid duration, SOFA score, antifungal exposure, and fasting hypoglycemia. Other parameters like Muscle wasting, dyspnea, and gastrointestinal symptoms also showed partial recovery. Conclusion COVID-19 ARDS survivors experience significant but partially reversible PICS across multiple domains. Structured post-ICU rehabilitation and early identification of modifiable risk factors may improve recovery trajectories. Findings highlight the need for integrated post-ICU care pathways in similar settings.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».