Greater recovery after critical illness (GRACE): a call to action to create a new roadmap for critical illness research
Notice bibliographique
Résumé
For decades, most critical care patients have survived hospitalisation, supporting increased attention on the long-term critical illness recovery. The term 'Post-Intensive Care Syndrome' was coined in 2012 to raise awareness of long-term impairment in physical, cognitive and/or mental health after critical illness. However, the incidence of these impairments has persisted over the past decade, reaching as high as 60% and remains a major public health problem.Aiming to set a research agenda to address evidence gaps in critical illness recovery over the next 10 years, we invited key international opinion leaders from diverse clinical and methodological backgrounds to a roundtable meeting in June 2024 to assess the progress of post-critical illness recovery research and outline a future research agenda to address the unmet needs of critical illness survivors over the next decade.An early outcome from the meeting was to conduct a thematic analysis of critical care recovery literature, which highlighted the need for effective expectation management, ongoing patient support and education throughout recovery, integration between inpatient and community care, caregiver support and opportunities to reconnect with the intensive care unit.Participants identified conceptual challenges concerning current terminology and scope, population heterogeneity and phenotyping, and outcome definitions. Methodological challenges were identified around study design, with a call to shift to contemporary trial designs, incorporating qualitative methods. Translation into clinical practice will require interdisciplinary engagement.The roundtable concluded that a roadmap should be developed to guide clinical and research efforts over the coming decade, with the aim of developing a precision recovery approach.
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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 | 0,194 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,036 |
| Communication savante | 0,030 | 0,062 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,061 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».