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Enregistrement W7117295765 · doi:10.1016/j.aucc.2025.101500

Rehabilitation in critically ill patients with COVID-19 infection: A systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W7117295765 sur OpenAlexafffund
Julie C. Reid, Joanna S Semrau, Heather K. O'Grady, Jen Hoogenes, Jeniszka Gill, Hibaa Hasan, Sophie von Teichman, Yelena Bogdanova, Shannon McKenney, Olivia Sokol, Tania J. Pereira, Vanessa Campes Dannenberg, Christopher Farley, Jose Colleti Junior, Amal Deis, David Williamson, Margaret S. Herridge, Michelle E. Kho

Notice bibliographique

RevueAustralian Critical Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversitySinai Health SystemUniversity of TorontoHamilton Health SciencesQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of AlbertaNiagara Health SystemYork UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésCritically illRehabilitationCritical illnessMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Before the pandemic, intensive care unit rehabilitation was common. However, for critically ill patients with COVID-19 infection, rehabilitation became secondary to lifesaving measures and managing scarce resources. OBJECTIVE: In this systematic review, we investigated the impact of rehabilitation for critically ill adults with COVID-19 infection on outcomes. DATA SOURCES: Five electronic databases from 2020 to 2024 were searched for this study. STUDY SELECTION: Randomised controlled trials (RCTs) and nonrandomised studies of critically ill adults with COVID-19 infection receiving in-hospital rehabilitation interventions were included in this study. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers screened titles/abstracts and full texts. Intervention types were organised into 13 categories. We assessed completeness of study reporting using the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology guidelines and intervention reporting using the Consensus on Exercise Reporting Template. For RCTs, we assessed risk of bias, conducted meta-analyses using random-effect models, and evaluated certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: There were 11 prespecified outcomes including physical function and resource utilisation. RESULTS: Sixty-eight studies (n = 50 observational, 8 RCTs, 4 experimental non-RCTs, and 6 other designs) enrolling 23,630 participants met inclusion criteria. Thirty-one reported interventions; mobility was the most common activity (74% of studies). Authors used 87 outcome measures at 57 reported time points. Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology scores were adequate with >75% items reported. Mean Consensus on Exercise Reporting Template reporting for intervention (n = 45) was moderate (54% [23%]), and that for control groups (n = 11) was poor (48% [20%]). Risk of bias was low; very-low-certainty evidence showed that multidisciplinary functional and respiratory rehabilitation and bed cycling + tilt table may result in shorter duration of mechanical ventilation (2 RCTs, n = 116, intervention = 9.1 days, control = 11.7 days; standardised mean difference: 0.44 days [95% confidence interval: -0.81 to-0.07]) and shorter hospital length of stay (three RCTs, n = 116, intervention = 17.6-days, control = 26.2-days; standardised mean difference: 2 days [95% confidence interval: -4.22 to 0.04]). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Based on very-low-certainty evidence, rehabilitation may lead to shorter mechanical ventilation duration and hospital length of stay. Substantial heterogeneity across interventions, outcomes, and time points limited evidence synthesis. This review may aid in planning future rehabilitation studies with critically ill patients and for future pandemics where rehabilitation will have an important role. PROSPERO REGISTRATION: CRD42023340256.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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