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Enregistrement W7128777128 · doi:10.35366/122451

Incidencia de síndrome post-UCI en una unidad de terapia intensiva

2025· article· es· W7128777128 sur OpenAlexaboutno aff
Pablo Martínez

Notice bibliographique

RevueMedicina Crítica · 2025
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing care and research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive care unitMEDLINEIntensive careIncidence (geometry)Public health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMENIntroducción: el síndrome post-UCI (SPUCI) constituye un conjunto de secuelas físicas, cognitivas y psicológicas que afectan a los sobrevivientes de la enfermedad crítica, comprometiendo su funcionalidad y calidad de vida.Su incidencia en México aún es poco conocida.Objetivo: determinar la incidencia del SPUCI en pacientes adultos egresados de la Unidad de Terapia Intensiva (UTI), así como caracterizar sus manifestaciones clínicas y factores asociados.Material y métodos: se realizó un estudio observacional, prospectivo y descriptivo, y analítico.Se incluyeron pacientes ≥ 18 años con estancia mínima de 48 horas en UCI y egreso con vida entre abril y agosto de 2025.Se aplicaron instrumentos validados: Medical Research Council (MRC) para fuerza muscular, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) para función cognitiva y Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21) para el componente psicológico.El análisis multivariado se efectuó mediante regresión logística binaria, considerando variables demográficas y de exposición a cuidados críticos.Resultados: se incluyeron 53 pacientes, encontrándose una incidencia de SPUCI de 50.9%.Los pacientes con SPUCI presentaron más estancia en la UTI (137.2 ± 62.9 versus 68.3 ± 22.6 horas, p < 0.001) y mayor tiempo en ventilación mecánica (39.9 ± 56.1 versus 1.6 ± 5.5 horas, p < 0.001).En la evaluación multidimensional, el estrés fue la alteración psicológica más frecuente, mientras que la debilidad muscular adquirida en UCI destacó como el hallazgo físico más relevante.En el modelo ajustado, la estancia en UCI (OR 4.7, IC95% 2.8-8.0),la duración de la ventilación mecánica (OR 2.3, IC95% 1.28-4.11)y el sexo masculino (OR 2.18, IC95% 1.34-4.10)emergieron como predictores independientes del síndrome.El modelo de regresión logística binaria incluyó como predictores la edad, el sexo, la estancia en UCI, la duración de la ventilación mecánica, el uso de vasopresores y la exposición a ventilación mecánica como variable dicotómica.Este modelo mostró una excelente capacidad discriminativa para identificar pacientes con riesgo de síndrome post-UCI, con un área bajo la curva ROC de 0.89 (IC95% 0.79-0.97).Dicho desempeño indica que, al comparar un paciente con y sin síndrome, el modelo clasifica correctamente al 89% de los casos, respaldando su utilidad clínica como herramienta de tamizaje y estratificación de riesgo.Conclusiones: el SPUCI presenta una incidencia elevada en la población estudiada.El estrés psicológico y la debilidad muscular fueron los hallazgos más consistentes, mientras que la exposición prolongada a cuidados críticos se confirmó como el principal determinante del síndrome.Estos resultados subrayan la necesidad de implementar programas estructurados de detección y rehabilitación post-UCI en México, con énfasis en la valoración de la fuerza muscular y el tamizaje sistemático de síntomas emocionales.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,457 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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