A new era for ICU-acquired weakness research—from mechanisms to meaningful recovery
Notice bibliographique
Résumé
Intensive care unit-acquired weakness (ICUAW) remains one of the most persistent and disabling sequelae of critical illness.Despite decades of research and a growing emphasis on survivorship, our understanding of its mechanisms, prevention, and management remains incomplete.In a recent issue of Intensive Care Medicine, Eggmann and colleagues [1] present a landmark multinational and interprofessional research agenda for ICUAW.This initiative brings together 51 experts -including clinicians, scientists, and individuals with lived experienceto define ten priority questions that will shape the next decade of research. From pathophysiology to personalisationBuilding on the 2017 ICM research roadmap by Latronico et al. [2], this new agenda decisively broadens the scope.The focus shifts from describing mechanisms to harnessing them for individualized therapy.The authors highlight that early muscle loss-averaging 15% in the first ICU week-reflects complex interactions between systemic inflammation, bioenergetic failure, and impaired protein synthesis rather than immobility alone.Accordingly, future research must integrate mechanistic biomarkers such as urea-to-creatinine ratio, creatinine production rate, and urinary titin into clinical studies, linking biology to the bedside.
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 | 0,039 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».