From bedside to beyond: The long-term impact of early mobilization in the ICU
Notice bibliographique
Résumé
Advances in critical care have substantially reduced intensive care unit (ICU) mortality; however, survivors frequently face long-lasting sequelae, including physical disability, cognitive decline, psychological disorders, and impaired health-related quality of life (HRQoL), collectively known as post-intensive care syndrome (PICS). Critical illness weakness (CIW) is a major contributor to the physical dimension of PICS and is associated with adverse short- and long-term outcomes. EM has been proposed as a key non-pharmacological intervention to mitigate CIW, preserve muscle mass and function, and improve patient recovery. Evidence consistently demonstrates that EM is feasible and generally safe in the ICU setting, and that it confers several short-term benefits, including improved functional independence, reduced duration of delirium, and fewer complications such as ventilator-associated pneumonia and venous thromboembolism. However, the impact of EM on long-term outcomes remains uncertain. Meta-analyses and smaller trials suggest that EM may improve patient-reported physical function at 6 months, but large randomized controlled trials and longer follow-up studies have not shown sustained improvements in objective measures of physical performance, cognitive outcomes, or HRQoL. Several factors may account for these discrepancies, including heterogeneity of mobilization protocols, variations in patient selection, limited continuation of rehabilitation after ICU discharge, and the complex multifactorial nature of long-term impairments. Integration of EM with optimal nutrition and multimodal rehabilitation strategies may hold greater promise, but robust evidence is lacking. Overall, while EM remains a cornerstone of ICU rehabilitation with clear short-term benefits, its long-term impact is less certain, underscoring the need for further high-quality, patient-centered research.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».