Yoğun Bakımda Egzersiz Kapasitesini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi
Notice bibliographique
Résumé
There are many factors that affect exercise capacity in patients admitted to the intensive care unit (ICU). The aim of the study was to determine the factors affecting exercise capacity in intensive care patients. Thirty patients hospitalized in the ICU were included in the study. Charlson Comorbidity Index was used for comorbidity assessment. APACHE II and SOFA scores were used to evaluate the risk of mortality. The Glaskow Coma Scale was used for the level of consciousness. Peripheral muscle strength was evaluated by the Medical Research Council scale. Physical Function ICU Test (scored) was used for exercise capacity assessment. Barthel Index was used for functional level. Nottingham Health Profile was used to evaluate the quality of life. Cognitive status was evaluated with Montreal Cognitive Assessment Test. Hospital Anxiety and Depression score was used to evaluate anxiety and depression. Fried Fragility Index was used in the fragility assessment. Exercise capacity was found to be highly correlated with muscle strength (r = 0.817) and functional level (r = 0.861), low level with quality of life (r = -0.422) and moderately with cognitive status (r = 0.539) (p<0.05). It was found that muscle strength, functional level, quality of life and cognitive status had a significant effect on exercise capacity (p<0.05). As a result, it has been shown that muscle strength, functional level, quality of life and cognitive status affect the exercise capacity in patients admitted to ICU. Considering that it affects exercise capacity in ICU patients, muscle strength, functional level, quality of life, and cognitive status should be among the evaluation parameters when planning physiotherapy programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».