Disorders of consciousness diagnosis, interventions, and prognostication for the intensivist: Report of the 2025 ISICEM roundtable
Notice bibliographique
Résumé
Disorders of consciousness (DoC) represent a spectrum of clinical conditions, including coma, unresponsive wakefulness syndrome, and the minimally conscious state, which may result from structural and non-structural brain injuries due to trauma, stroke, anoxia, infections of the brain, and other causes. Clinical management of patients with DoC is especially challenging in the critical care environment, where the level of consciousness, a key factor in determining the trajectory of recovery, may be obscured by sedation, analgesia, and other confounders. The 2025 International Symposium on Intensive Care and Emergency Medicine hosted a Roundtable of 18 expert clinicians and researchers to synthesise and discuss the latest evidence on acute DoC epidemiology, diagnosis, treatment, and prognosis. Here, we summarise the output of the Roundtable in the format of a roadmap with six steps related to identifying patients with DoC, assessing for and treating confounders, establishing a diagnosis and prognosis, selecting interventions, and effectively communicating with family. This roadmap provides practical, evidence-informed guidance to help intensivists navigate diagnosis, treatment, and prognostication in patients with acute DoC. Advances in structural and functional neuroimaging, electrophysiology, and blood-based biomarkers offer promise for refined diagnostics and prognostication, though their clinical translation remains limited.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».