Nazorg en revalidatie van intensive care patiënten

Initiatief: NVIC / VRA Aantal modules: 10

Identificatie van patiënten met risico op PICS

Uitgangsvraag

Welke patiënten lopen risico op het ontwikkelen van PICS en zouden dus gevolgd moeten worden na ontslag van de intensive care?

Aanbeveling

Maak tijdens de IC opname een beoordeling van het risico op PICS. Dit is bepalend voor de vorm van IC-nazorg (zie ‘module Organisatie van IC-nazorg’).

 

Onderscheid drie risico categorieën: laag, gemiddeld en hoog risico op PICS.

 

Schat het risico op PICS allereerst in op basis van risicofactoren:

  • Laag risico op PICS: na een ongecompliceerde electieve IC-opname (doorgaans na een geplande operatie).
  • Gemiddeld risico op PICS: na spoedopname op de IC.
  • Hoog risico op PICS:
    • na IC-verblijf van 7 dagen of langer, en/of;
    • na spoedopname en twee of meer van de volgende risicofactoren:
      • leeftijd > 65 jaar;
      • voor IC-opname reeds bestaande frailty (Clinical Frailty Scale 6 of hoger);
      • voor IC-opname reeds bestaande symptomen van angststoornis of depressie;
      • op de IC doorgemaakt delirium van in totaal 4 dagen of langer.

Maak bij de uiteindelijke beoordeling van het risico op PICS ook gebruik van expert opinion. Factoren om hierbij mee te wegen zijn:

  • Een door IC-medewerkers gesignaleerde behoefte aan (intensieve-) IC-nazorg, ook als dit niet uit de risicofactoren zou blijken.
  • Een nazorg traject georganiseerd vanuit het insturend specialisme, waardoor mogelijk juist minder IC-nazorg nodig is.
  • Het risico op PICS-F en de behoefte van naasten aan IC-nazorg.

Overwegingen

Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs

Op basis van de literatuursamenvatting kan niet worden geconcludeerd of patiënt karakteristieken en/of IC-opname variabelen risicofactoren zijn voor PICS. De bewijskracht van de gevonden studies is zeer laag, onder andere door beperkingen in de methodologische opzet. Er is behoefte aan kwalitatief goed opgezette studies, die gemaakte voorspellende modellen valideren. Ten aanzien van PICS-predictiemodellen is sprake van een grote kennislacune. Voor risicofactoren PICS werden 6 studies geïncludeerd waarbij geen eenduidige risicofactoren konden worden aangemerkt, vooral vanwege de beperkte kwaliteit van de studies. Ook hierbij heeft de werkgroep vastgesteld dat er een duidelijke kennislacune is op gebied van risicofactoren van PICS.

 

De werkgroep merkt op dat in een recente Nederlandse studie, die op het moment van de search nog niet was gepubliceerd, meerdere risicofactoren zijn geïdentificeerd die geassocieerd zijn met PICS-symptomen (Geense, 2021). Dit betreft een prospectieve multicenter cohortstudie in Nederland waarbij 2345 IC-patiënten werden geïncludeerd en waarbij door middel van multivariabele regressieanalyses risicofactoren zijn geïdentificeerd voor het fysieke, mentale en cognitieve domein van PICS. De associatiemodellen zijn niet extern gevalideerd. Echter, aangezien het een grote Nederlandse multicenter studie betreft, er geen studies waarin externe validatie plaats heeft gevonden beschikbaar zijn en de resultaten goed verklaarbaar zijn, kiest de werkgroep ervoor om de resultaten van deze studie mee te wegen in de aanbevelingen.

 

Geense (2021) geeft aanwijzingen dat de gezondheidsstatus van de patiënt voorafgaand aan de IC-opname sterk samenhangt met de kans op nieuwe PICS-problemen. Zo leidt ernstige vermoeidheid voorafgaand aan de opname, waarschijnlijk vaker tot toegenomen kwetsbaarheid, angst en depressie na de IC-opname. Angstsymptomen voorafgaand aan de IC-opname zijn waarschijnlijk geassocieerd met toegenomen angst, depressie en cognitieve problemen na IC-opname. Vooraf aanwezige symptomen van depressie gaan waarschijnlijk vaak samen met vermoeidheid en angst na IC-opname. Vrouwelijk geslacht lijkt een risicofactor voor kwetsbaarheid en vermoeidheid na IC-opname. Hogere leeftijd lijkt een risicofactor voor toename van kwetsbaarheid, cognitieve problemen, angst en PTSD-symptomen. Een hoger opleidingsniveau lijkt juist gunstig, en verkleint waarschijnlijk de kans op depressie of PTSD-symptomen. Ook een IC-opname na een geplande chirurgische operatie (>12uur IC-opname) lijkt geassocieerd met minder kwetsbaarheid, minder vermoeidheid, minder depressie en minder cognitieve problemen na de opname.

 

Verrassend genoeg bleek in de bovenstaande studie de ernst van ziekte en de IC-opnameduur (als continue variabele uitkomst) geen duidelijke voorspellers van PICS-symptomen (alle drie de domeinen). In de Britse ‘NICE guideline for rehabilitation after critical illness’ (2009) wordt een lange IC-opname duur wel aangemerkt als een risicofactor voor nieuwe fysieke of mentale klachten na de IC-opname, en dit strookt ook met de ervaring van de leden van de werkgroep. Ook hecht de werkgroep waarde aan de publicatie van Pandharipande (2013), al voldeed deze niet aan de selectiecriteria van de voor deze module uitgevoerde literatuurstudie. In deze studie werd een krachtig verband gezien tussen de duur van een tijdens de IC-opname optredend delirium (mediaan 4 dagen), en cognitieve problemen na ontslag van de IC (Pandharipande, 2013).

 

Op basis van het bovenstaande heeft de werkgroep de volgende risicofactoren aangemerkt, die tijdens de IC-opname kunnen worden gebruikt om het risico op PICS in te schatten:

  • IC-spoedopname (medisch of chirurgisch)
  • langdurige IC-opname (een week of langer)
  • hogere leeftijd (> 65 jaar)
  • voor IC-opname al bestaande kwetsbaarheid (clinical frailty scale 6 of hoger)
  • voor IC-opname reeds aanwezige symptomen van angststoornis of depressie
  • tijdens de IC-opname optredend delirium van 4 dagen of langer

 

Waarden en voorkeuren van patiënten (en evt. hun verzorgers)

Het is vooral van belang dat er geen voormalig IC-patiënten met symptomen van PICS gemist worden. Dit pleit voor het inrichten van een sensitief systeem, gebaseerd op risicofactoren voor PICS en gebruikmakend van screeningsinstrumenten om mogelijke symptomen van PICS laagdrempelig te herkennen. Hier staat tegenover dat het onwenselijk is om patiënten met een laag risico op PICS te belasten met bijvoorbeeld een onnodige poli-afspraak. Deze patiënten zouden mogelijk meer gebaat zijn bij een proactieve voorlichting en het advies contact op te nemen bij mogelijke PICS-symptomen. Dit geldt ook voor sommige patiënten die op basis van hun opnamediagnose al in een uitvoerig nazorgtraject zitten. Hier kan informatie over PICS in de ontslagbrief van de IC naar de behandelaars en de huisarts mogelijk volstaan.

 

Kosten (middelenbeslag)

Het adequaat identificeren van patiënten waarbij nazorg geïndiceerd is, zou in theorie kosten kunnen besparen. Het selecteren van patiënten op basis van risicofactoren zal geen grote financiële investeringen vragen. Als een dergelijk selectiesysteem echter te gevoelig is, en er veel patiënten nazorg krijgen die dat niet nodig hebben, dan werkt het systeem kostenverhogend. Om die reden ziet de werkgroep naast de risicofactoren een rol voor expert opinion bij het selecteren van patiënten voor een nazorgtraject. Expert opinion kan ertoe bijdragen dat de juiste patiënten nazorg aangeboden krijgen, en dat zowel overbehandeling als onderbehandeling wordt vermeden.

 

Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie

Op welke wijze kunnen risicofactoren worden gebruikt?

Sommige van bovenstaande risicofactoren (spoedopname, hogere leeftijd) komen zonder enige moeite in beeld. Een wat grotere uitdaging is om de reeds voor IC-opname aanwezige symptomen van angst of depressie in kaart te brengen. Hiervoor is tijdens de IC-opname soms nog een korte (hetero-) anamnese nodig.

 

Er zal een beperkt draagvlak zijn voor een selectiesysteem wat alleen gebaseerd is op een afvinklijst van risicofactoren. Los van wel of niet aanwezige risicofactoren, kan voor de behandelaren immers heel duidelijk zijn dat een patiënt wel, of juist geen verhoogd risico heeft op PICS. Er is daarom ook een rol voor expert opinion. Intensivisten, de IC-nazorgcoördinator (zie module Organisatie van zorg), IC-verpleegkundigen, paramedici die de patiënt op de IC behandelen en de mogelijk al betrokken revalidatie arts, moeten in de gelegenheid zijn om een patiënt aan te merken voor IC-nazorg, ongeacht wel of niet aanwezige risicofactoren. Een logisch moment voor de definitieve beslissing over het risico op PICS en de gewenste mate van nazorg is het moment van ontslag van de IC. De uiteindelijke beslissing kan worden genomen door de intensivist die de patiënt ontslaat, of de nazorgcoördinator (zie module Organisatie van zorg – submodule ‘Coördinatie en taken met betrekking tot de organisatie van IC-nazorg’). Ook kan de patiënt en/ of naaste(n) zelf verzoeken om in aanmerking te komen voor een IC-nazorg traject.

 

Een bijzonder punt van aandacht is de nazorg bij PICS-F. Soms heeft de patiënt zelf weinig nazorg nodig, maar heeft de partner of een ander familielid dat des te meer. Ook dit moet worden meegewogen door de expert die de definitieve keuze maakt om wel of geen nazorg aan te bieden.

 

Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies

De uitgevoerde literatuurstudie leverde geen bewezen risicofactoren voor PICS op. Een zeer recent gepubliceerde Nederlandse studie geeft mogelijk aanwijzingen, ondanks dat validatie van de gevonden associatiemodellen ontbreken. De werkgroep kiest vanwege de Nederlandse data en de omvang van deze multicenter studie en ondanks dat validatie van de gevonden associatiemodellen ontbreekt, ervoor om naast de ervaring van de werkgroep ook voorlopig de resultaten van deze studie mee te nemen bij de aanbeveling. Een deel van de risicofactoren waren factoren die al voorafgaand aan de IC-opname bepaald zijn.

Vanwege de beperkte wetenschappelijke onderbouwing voor de gevonden risicofactoren, en om te voorkomen dat blindelings gebruik van een afvinklijst met risicofactoren tot over- of onderbehandeling bij nazorg leidt, ziet de werkgroep bij de definitieve keuze voor de vorm van nazorg ook een rol voor expert opinion.

De werkgroep adviseert om uiterlijk bij ontslag van de IC te documenteren of patienten een laag, gemiddeld of hoog risico op PICS hebben. Deze indeling in drie risico categorien is richtinggevend voor de vorm van nazorg, zoals wel of geen bezoek aan de nazorgpoli (zie module 6 Organisatie van IC-nazorg, submodule 6.1).

Onderbouwing

In Nederland overleeft ruim 90% van de opgenomen patiënten een intensive care (IC) opname. Een deel van deze patiënten heeft nadien echter klachten die samenhangen met de IC-behandeling en/of de doorgemaakte kritieke ziekte. Deze klachten kunnen fysiek, cognitief of mentaal van aard zijn, en worden ook wel het post-intensive care syndroom (PICS) genoemd. Om patiënten te ondersteunen bij het herstel na een IC-behandeling is het essentieel dat PICS tijdig wordt herkend. Een eerste stap hierbij is het onderkennen van risicofactoren voor PICS. Een vervolgstap zou kunnen zijn dat predictiemodellen worden gebruikt om patiënten met een hoog risico op PICS te identificeren. Door kennis van risicofactoren en het toepassen van eventuele predictiemodellen voor PICS, kan bepaald worden welke patiënten gevolgd moeten worden na ontslag van de intensive care.

 

- GRADE

No conclusions could be drawn as the associations of the defined potential risk factors are not reported in at least one externally validated model or two unvalidated models investigating the association of patient characteristics and ICU-variables, adjusted for age and gender, with presence of anxiety in patients three or more months after discharge from the ICU.

 

Sources: -

 

Very low GRADE

The evidence is very uncertain about the effect of age, gender, problematic drinking, traumatic event exposure and lifetime psychological history (all adjusted for gender) on presence of depression in patients three or more months after discharge from the ICU.

 

Sources: Davydow, 2013, Hopkins, 2010, Myhren, 2010 and Paparrigopoulos, 2014

 

- GRADE

For other potential risk factors as mentioned above, no conclusions could be drawn as the associations of the defined potential risk factors are not reported in at least one externally validated model or two unvalidated models investigating the association of patient characteristics and ICU-variables, adjusted for age and gender, with the presence of depression in patients three or more months after discharge from the ICU.

 

Sources: -

 

Very low GRADE

The evidence is very uncertain about the effect of age, gender, educational status, traumatic event exposures and lifetime psychological history (adjusted for age and gender), on the presence of PTSD in patients three or more months after discharge from the ICU.

 

Sources: Davydow, 2013, Myhren, 2010 and Paparrigopoulos, 2014

 

- GRADE

For other potential risk factors as mentioned above, no conclusions could be drawn as the associations of the defined potential risk factors are not reported in at least one externally validated model or two unvalidated models investigating the association of patient characteristics and ICU-variables, adjusted for age and gender, with the presence of PTSD in patient three or more months after discharge from the ICU.

 

Sources: -

 

- GRADE

No conclusions could be drawn as the associations of the defined potential risk factors are not reported in at least one externally validated model or two unvalidated models investigating the association of patient characteristics and ICU-variables, adjusted for age and gender, with the presences of depression and PTSD (combined) in patients three or more months after discharge from the ICU.

 

Sources: -

 

- GRADE

No conclusions could be drawn as the associations of the defined potential risk factors are not reported in at least one externally validated model or two unvalidated models investigating the association of patient characteristics and ICU-variables, adjusted for age and gender, with walking distance or cognitive functioning in patients after three months or more after discharge from the ICU.

 

Sources: -

PICO 1: What is the diagnostic accuracy of a clinical decision making model used to determine the risk on developing PICS in patients after at least three months of discharge from the ICU?

 

Description of studies and results

No studies that answered PICO 1 were found.

 

PICO 2: What are the risk factors for the development of PICS after at least three months of discharge from the ICU?

 

Description of studies

Asimakopoulou (2014), Davydow (2013), Hopkins (2010), Myhren (2010), Paparrignopoulos (2014) and Pfoh (2016) presented multivariable models describing associations of patient characteristics and ICU variables with anxiety, depression, PTSD, and walking distance at least 3 months after discharge from the ICU. Details of the presented models are shown in Table 1.

 

 

 

Table 1: Presented models

Study

Population

N (% events)

Analysis method

Potential risk factors included in presented model

Outcome measure

Asimakopoulou, 2014;
Greece

Patients who stayed at least 24 hours in the ICU, mean (95%CI) ICU length of stay:
33.6 (2-169) days

N=102

%depression + PTSD: 17.6%

Multivariable logistic regression analysis, predictor selection by univariate analysis

- Gender

- Age

- APACHE scale

- Glasgow Coma Scale

- Organ loss

- Disability (not clearly defined)

- Oxygen therapy

Comorbidity major depression and PTSD at 3 months (prevalence rates were recorded according to MINI–DSM-IV clinical symptoms criteria)

Davydow, 2013;

USA

Patients being admitted at least 24 hours in the ICU
Mean (SD) ICU length of stay:
7.5 (8.2) days

N=150
1) % depression at 3 months: 31%

% PTSD at 3 months: 10%

2) % depression at 12 months: 17%

% PTSD at 12 months: 15%

Mixed-model linear regression analysis with pre-specified confounding variables

 

For outcomes 1 and 2 (see right column)

- In-hospital substantial acute stress symptoms (defined as symptoms

consistent with PTSD that are present for less than 1 month after occurrence of a traumatic

stressor)

- Age

- Gender

- Race

- Education

- Married/partner

- Lifetime history of major depression

- Problem drinking

- Problem drug use

- Traumatic events exposure

- Charlson co-morbidity score

- SAPS II

- Mechanically ventilated

- Surgery

- blood product transfusion

- Delirium

- Physical restraints

- Benzodiazepines

- Opioids

- Antidepressants

1) Difference in PTSD between 3 and 12 months (PTSD Checklist-civilian version)

2) Difference in depression between 3 and 12 months (Patient Health Questionnaire-9)

Hopkins, 2010;

USA

ARDS-survivors included in a trial regarding mechanical ventilation
Mean(SD, range) ICU length of stay:
34 (20, 5 to 98) days

N=74
% depression: 16%

Stepwise multiple (linear) regression with bootstrap procedure for internal validation

- History of alcohol dependence

- Gender

- Age

Depression at one year (Beck Depression

Inventory)

Myhren, 2010;

Norway

Patients who stayed at least 24 hours to ICU
Mean (95%CI) ICU length of stay:
12.0 (10.3 to 13.8) days

1) N=159

% PTSD: 27%

 

 

 

 

 

 

2) N=187

% Anxiety: 18%

 

 

 

 

3) N=187

% Depression: 12%

Multivariable logistic regression analysis, using forward Wald variable selection and adjusting for age and gender.

1)
- Age
- Gender
- Educational status
- Personality trait
- Memory of pain
- Factual recall

 

2)
- Age
- Gender
- Employment status
- Personality trait

 

3)
- Age
- Gender
- Personality trait

1) PTSD at one year (Impact of Event Scale)

 

 

 

 

 

 

2) Anxiety at one year (Hospital Anxiety and

Depression scale - Anxiety)

 

 

3) Depression at one year (Hospital Anxiety and

Depression scale - Depression)

Paparrignopoulos, 2014;

Greece

Consecutive adult patients admitted for at least 24 hours to ICU
Mean (SD) ICU length of stay:
13 (3) days

1+2+3+4) N=48

% Depression: 31%

% PTSD: 25%

1+2) Multivariable logistic regression analysis with forward conditional variable selection

 

3+4) Multivariable linear regression analysis with forward conditional variable selection

1+2+3+4)

- Gender

- Age

- Adulthood traumatic events

- Childhood traumatic events

- Stressful life events

- Lifetime psychological history

- Social issues

1) Depression after 18-24 months (Center for

Epidemiologic Studies for Depression)

 

2) PTSD after 18-24 months (Davidson

Trauma Scale)

 

3) Depression after 18-24 months
(Center for

Epidemiologic Studies for Depression)

 

 

4) PTSD after 18-24 months
(Davidson

Trauma Scale)

 

Pfoh, 2016;

USA

Mechanically ventilated patients with ARDS

Median (IQR) ICU length of stay:

15 (10-23 days)

N=193
% decline in walking distance: 53%

Generalized linear mixed model, with a random intercept for each patient and main effects for each follow-up time

- Age
- Gender
- Functional comorbidity index

- Charlson comorbidity index

1) Walking distance (6MWT - decline) 5-year follow-up period (multiple measurements)

 

Results

Anxiety

Only Myhren (2010) presented a model with the outcome anxiety. As this study was not externally validated, results could not be compared with other studies and are as such not further described.

 

Depression

Four studies (Davydow, 2013; Hopkins, 2010; Myrhen, 2010; Paparrignopoulo, 2014) presented models with the outcome depression. As reported models had different included potential riskfactors, results could not be pooled. Potential risk factors age, gender, problem drinking, traumatic event exposure and lifetime psychological history were included in more than one study. Table 2a-e shows the relevance of reported associations regarding potential risk factors and depression.

 

Table 2a: Relevance of potential risk factor ‘age’ for depression

 

Effect size (95CI), age per year

Outcome: change in depression score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

Davydow, 2013 (model 2)

β: -0.03 (-0.1 to 0.1)

 

Davydow, 2013 (model 4)

β: -0.03 (-0.1 to 0.1)

Outcome: depression score (continuous, linear regression)

 

Hopkins, 2010

β: -0.10 (n.r.)

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 3)

β: 0.221 (0.043 to 0.400)

Outcome: depression (dichotomous, logistic regression)

 

Myhren, 2010 (model 3)

n.r.

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 1)

OR: 1.050 (1.005 to 1.096)

 

Table 2b: Relevance of potential risk factor ‘gender’ for depression

 

Effect size (95CI), gender

Outcome: Outcome: change in depression score between 3 and 12 months (continuous, linear regression),

 

 

Davydow, 2013 (model 2) (male)

β: -0.1 (-2.7 to 0.6)

 

Davydow, 2013 (model 4) (male)

β: -1.1 (-2.9 to 0.6)

Outcome: depression score (continuous, linear regression)

 

 

Hopkins, 2010, (female)

β: 3.61 (n.r.)

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 3) (reference unknown)

β: 0.049 (n.r.)

Outcome: depression (dichotomous, logistic regression)

 

 

Myhren, 2010 (model 3) (reference unknown)

n.r.

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 1) (reference unknown)

OR: 0.218 (n.r.)

 

Table 2c: Relevance of potential risk factor ‘problem drinking’ for depression

 

Effect size (95CI), problem drinking

Outcome: change in depression score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

Davydow, 2013 (model 2)

β=0.3 (−2.3 to 2.9)

 

Davydow, 2013 (model 4)

β=-0.7 (−3.5 to 2.1)

Outcome: depression score (continuous, linear regression)

 

Hopkins, 2010

β=8.62 (n.r.)

 

Table 2d: Relevance of potential risk factor ‘traumatic event exposure’ for depression

 

Effect size (95CI), traumatic event exposure

Outcome: change in depression score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

 

Davydow, 2013, (model 2)

β=0.6 (0.3 to 0.9)

 

Davydow, 2013, (model 4)

β=0.6 (0.2 to 0.9)

Outcome: depression score (continuous, linear regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 3)

Adulthood

β=0.124 (n.r.)

Childhood

β=0.192(n.r.)

Outcome: depression (dichotomous, logistic regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 1)

Adulthood

OR=0.861 (n.r.)

Childhood

OR=1.333(n.r.)

 

Table 2e: Relevance of potential risk factor ‘lifetime psychological history’ for depression

 

Effect size (95CI), lifetime history of major depression/psychological history

Outcome: change in depression score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

 

Davydow, 2013, (model 2)

β=2.9 (1.0 to 4.8)

 

Davydow, 2013, (model 4)

β=2.2 (0.1 to 4.2)

Outcome: depression score (continuous, linear regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 3)

β=12.40 (5.411 to 19.38)

Outcome: depression (dichotomous, logistic regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 1)

OR=9.540 (2.061 to 44.16)

 

PTSD

Three studies (Davydow, 2013; Myhren, 2010; Paparrignopoulo, 2014) presented models with the outcome depression. Because models were not externally validated, only results regarding potential risk factors that were included in two or more studies are eligible to be discussed. For these studies, age, gender, educational status, problematic alcohol use, traumatic event exposures and lifetime psychological history are included in more than one study. Table 3a-e shows the relevance of reported associations regarding potential risk factors and PTSD.

 

Table 3a: Relevance of potential risk factor ‘age’ for PTSD

 

Effect size (95CI), age per year

Outcome: change in PTSD score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

 

Davydow, 2013, (model 1)

β=-0.1 (-0.2 to 0.1)

 

Davydow, 2013, (model 3)

β=-0.1 (-0.2 to 0.1)

Outcome: PTSD score (continuous, linear regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 4)

β=0.090 (n.r.)

Outcome: PTSD (dichotomous, logistic regression)

 

 

Myhren, 2010 (model 1)

n.r.

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 2)

OR=0.384 (n.r.)

Table 3b: Relevance of potential risk factor ‘gender’ for PTSD

 

Effect size (95CI), gender

Outcome: change in PTSD score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

Davydow, 2013, (model 1) (male)

β=-2.7 (-6.0 to 0.6)

 

Davydow, 2013, (model 3) (male)

β=-2.2 (-5.8 to 1.3)

Outcome: PTSD score (continuous, linear regression)

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 4) (reference unknown)

β=0.15 (n.r.)

Outcome: PTSD (dichotomous, logistic regression)

 

Myhren, 2010 (model 1) (reference unknown)

n.r.

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 2) (reference unknown)

OR=2.399 (n.r.)

 

Table 3c: Relevance of potential risk factor ‘educational status’ for PTSD

 

Effect size (95CI), educational status

Outcome: change in PTSD score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

Davydow, 2013, (model 1) (education less than high school)

β=-0.3 (-4.7 to 5.3)

 

Davydow, 2013, (model 3) (education less than high school)

β=-0.3 (-5.0 to 5.6)

Outcome: PTSD (dichotomous, logistic regression)

 

Myhren, 2010 (model 1) (high education level)

OR=0.38 (0.15 to 0.95)

 

Table 3d: Relevance of potential risk factor ‘traumatic event exposure’ for PTSD

 

Effect size (95CI), traumatic event exposure

Outcome: change in PTSD score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

 

Davydow, 2013, (model 1)

β=0.6 (0.04 to 1.12)

 

Davydow, 2013, (model 3)

β=0.6 (-0.1 to 1.2)

Outcome: PTSD score (continuous, linear regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 4)

Adulthood

β=17.01 (1.1 to 32.9)

Childhood

β=0.090 (n.r.)

Outcome: PTSD (dichotomous, logistic regression)

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 2)

Adulthood

OR=2.891 (n.r.)

Childhood

OR=1.3333 (n.r.)

 

 

 

Table 3e: Relevance of potential risk factor ‘lifetime psychological history’ for PTSD

 

Effect size (95CI), lifetime history of major depression

Outcome: change in PTSD score between 3 and 12 months (continuous, linear regression)

 

 

Davydow, 2013, (model 1)

β=3.3 (-0.5 to 7.1)

 

Davydow, 2013, (model 3)

β=2.9 (-1.2 to 7.0)

Outcome: PTSD score (continuous, linear regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 4)

β=19.67 (7.136 to 32.99)

Outcome: PTSD (dichotomous, logistic regression)

 

 

Paparrigopoulos, 2014 (model 2)

OR=13.01 (2.413 to 70.1)

 

Depression and PTSD (combined)

Only Asimakopoulou, 2014 presented a model with the outcome depression and PTSD. As this study was not externally validated, results could not be compared with other studies and are not further described.

 

Walking distance

Only Pfoh (2016) presented a model with the outcome walking distance. As this study was not externally validated, results could not be compared with other studies and are not further described.

 

Cognitive functioning

This outcome measure was not reported in the included studies.

 

Level of evidence of the literature

Anxiety

Due to limited available literature testing multivariable models meeting our inclusion criteria, level of evidence cannot be graded.

 

Depression

The level of evidence regarding the outcome measure depression started at high and was downgraded to very low because of the following reasons: selection bias (risk of bias, 1 level); unvalidated studies (bias due to indirectness, 1 level); number of included patients/events, and unreported confidence intervals (imprecision, two levels).

 

PTSD

The level of evidence regarding the outcome measure depression started at high and was downgraded to very low because of the following reasons: selection bias (risk of bias, 1 level); unvalidated studies (bias due to indirectness, 1 level); number of included patients/events, and unreported confidence intervals (imprecision, two levels).

 

Depression and PTSD (combined)

Due to limited available literature testing multivariable models meeting our inclusion criteria, level of evidence cannot be graded.

 

Walking distance and cognitive functioning

Due to limited available literature testing multivariable models meeting our inclusion criteria, level of evidence cannot be graded.

PICO 1: What is the diagnostic accuracy of a clinical decision making model used to determine the risk on developing PICS in patients after at least three months of discharge from the ICU?

 

P: patients discharged from the ICU after at least 48 hours of admission

I: clinical decision making model determining the risk on developing PICS

C: clinical decision making model determining the risk on developing PICS

O: diagnostic accuracy

T: discharge from ICU

S: ICU

 

PICO 2: Which variables are risk factors for the development of PICS after at least three months of discharge from the ICU?

 

P: patients discharged from the ICU after at least 48 hours of admission

I: presence of patient characteristics (history of psychological burden, frailty, comorbidity) and ICU variables (acute ICU admission, APACHE score, duration of ICU admission, duration of mechanical ventilation, kidney failure, delirium)

C: absence of potential risk factors described under I

O: Anxiety (including PTSD), depression, walking distance and cognitive functioning at least 3 months after discharge from the ICU

T: discharge from ICU

S: ICU

 

Relevant outcome measures

The guideline development group considered all outcome measures as a critical outcome measure for decision making.

 

A priori, the working group did not define the outcome measures listed above but used the definitions used in the studies.

 

Study design and hierarchy

When reviewing literature, there is a hierarchy in quality of individual studies. Preferably, the effectiveness of a clinical decision model is evaluated in a clinical trial. Unfortunately, these studies are very rare. If not available, studies in which prediction models are developed and validated in other samples of the target population (external validation) are preferred as there is more confidence in the results of these studies compared to studies that are not externally validated. Most samples do not completely reflect the characteristics of the total population, resulting in deviated associations, possibly having consequences for conclusions. Studies validating prediction models internally (e.g. bootstrapping or cross validation) can be used to answer the first research question as well, but downgrading the level of evidence is obvious due to risk of bias and/or indirectness as it is not clear whether models perform sufficiently in target populations.

 

When no externally validated prediction model is available, we will try to answer PICO 2 by including studies reporting (unvalidated) prediction models and longitudinal association models. In our analyses, we will focus on the reported results regarding individual risk factors. Due to the low confidence in the results of unvalidated models, specific results regarding risk factors of interest reported in such models will be described only if potential risk factors have been used in at least two models/studies. In addition, univariable models cannot be included in the analyses or graded as confidence in these models is too low, because possible confounders are not taken into account when interpreting the effect of individual risk factors. The risk factors identified from multivariable (unvalidated) prediction models or multivariable longitudinal association models can be used to inform patients about the elevated risk on developing PICS, however they are less suitable to be used in clinical decision making.

 

Search and select (Methods)

The database Medline (via OVID) was searched with relevant search terms until February 17th 2020. The detailed search strategy is depicted under the tab Methods. The systematic literature search resulted in 157 hits.

 

The working group did not expect to find externally validated prediction models. The review of Haines (2020) confirmed the absence of such models. Therefore, the working group focused on the selection of literature meeting the criteria of PICO 2.

 

Studies were selected based on the following criteria:

  • Being a systematic review, randomized controlled trial (RCT) or prospective observational study (cohort study).
  • Reporting a multivariable model with outcome at three months after discharge or later as dependent variable and independent variables determined (patient characteristics and ICU variables) at or before discharge from ICU.
  • Multivariable models must include relevant demographic variables as age and gender.
  • Multivariable models do not take independent variables into account that were determined after ICU-discharge.

 

First, the working group screened the 157 potential systematic reviews, of which 25 systematic reviews were initially selected based on title and abstract screening. A total of 24 systematic reviews were excluded (see the table with reasons for exclusion under the tab Methods), and one systematic review was included (Lee, 2019). As this review had a recent search date and very broad inclusion criteria, the included 87 individual studies were screened. From the included studies in the review, 82 studies were excluded (see the table with reasons for exclusions under the tab Methods), and five studies were included. A sixth study, not described in the systematic review, was included based on expertise of the working group.

 

Results

No studies were included in the analysis of the literature regarding PICO 1 (including externally validated prediction models). Six studies were included in the analysis of the literature regarding PICO 2 (including multivariable (unvalidated) prediction models and multivariable longitudinal association models). Important study characteristics and results are summarized in the evidence tables. The assessment of the risk of bias is summarized in the risk of bias tables.

  1. Asimakopoulou E, Madianos M. The prevalence of major depression-PTSD comorbidity among ICU survivors in five general hospitals of Athens: a cross-sectional study. Issues Ment Health Nurs. 2014 Dec;35(12):954-63. doi: 10.3109/01612840.2014.924609. Epub 2014 Oct 17. PMID: 25325150.
  2. Davydow DS, Zatzick D, Hough CL, Katon WJ. A longitudinal investigation of posttraumatic stress and depressive symptoms over the course of the year following medical- surgical intensive care unit admission. Gen Hosp Psychiatry. 2013 May- Jun;35(3):226-32. doi: 10.1016/j.genhosppsych.2012.12.005. Epub 2013 Jan 28. PMID: 23369507; PMCID: PMC3644338.
  3. Geense, W. W., Zegers, M., Peters, M., Ewalds, E., Simons, K. S., Vermeulen, H., van der
    Hoeven, J. G., & van den Boogaard, M. (2021). New Physical, Mental, and Cognitive Problems 1 Year after ICU Admission: A Prospective Multicenter Study. American journal of respiratory and critical care medicine, 203(12), 1512–1521. https://doi.org/10.1164/rccm.202009-3381OC
  4. Haines KJ, Hibbert E, McPeake J, Anderson BJ, Bienvenu OJ, Andrews A, Brummel NE, Ferrante LE, Hopkins RO, Hough CL, Jackson J, Mikkelsen ME, Leggett N, Montgomery-Yates A, Needham DM, Sevin CM, Skidmore B, Still M, van Smeden M, Collins GS, Harhay MO. Prediction Models for Physical, Cognitive, and Mental Health Impairments After Critical Illness: A Systematic Review and Critical Appraisal. Crit Care Med. 2020 Oct 15;48(12):1871–80. doi: 10.1097/CCM.0000000000004659. Epub ahead of print. PMID: 33060502; PMCID: PMC7673641.
  5. Hopkins, R. O., Key, C. W., Suchyta, M. R., Weaver, L. K., & Orme, J. F., Jr (2010). Risk factors
    for depression and anxiety in survivors of acute respiratory distress syndrome. General hospital psychiatry, 32(2), 147–155. https://doi.org/10.1016/j.genhosppsych.2009.11.003
  6. Lee M, Kang J, Jeong YJ. Risk factors for post-intensive care syndrome: A systematic review and meta-analysis. Aust Crit Care. 2020 May;33(3):287-294. doi: 10.1016/j.aucc.2019.10.004. Epub 2019 Dec 12. PMID: 31839375.
  7. Myhren, H., Ekeberg, O., Tøien, K., Karlsson, S., & Stokland, O. (2010). Posttraumatic stress,
    anxiety and depression symptoms in patients during the first year post intensive care unit discharge. Critical care (London, England), 14(1), R14. https://doi.org/10.1186/cc8870
  8. Pandharipande, P. P., Girard, T. D., Jackson, J. C., Morandi, A., Thompson, J. L., Pun, B. T.,
    Brummel, N. E., Hughes, C. G., Vasilevskis, E. E., Shintani, A. K., Moons, K. G.,
    Geevarghese, S. K., Canonico, A., Hopkins, R. O., Bernard, G. R., Dittus, R. S., Ely, E. W., & BRAIN-ICU Study Investigators (2013). Long-term cognitive impairment after critical illness. The New England journal of medicine, 369(14), 1306–1316. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1301372
  9. Paparrigopoulos, T., Melissaki, A., Tzavellas, E., Karaiskos, D., Ilias, I., & Kokras, N. (2014).
    Increased co-morbidity of depression and post-traumatic stress disorder symptoms and common risk factors in intensive care unit survivors: a two-year follow-up study. International journal of psychiatry in clinical practice, 18(1), 25–31. https://doi.org/10.3109/13651501.2013.855793
  10. Pfoh, E. R., Wozniak, A. W., Colantuoni, E., Dinglas, V. D., Mendez-Tellez, P. A., Shanholtz, C.,
    Ciesla, N. D., Pronovost, P. J., & Needham, D. M. (2016). Physical declines occurring after hospital discharge in ARDS survivors: a 5-year longitudinal study. Intensive care medicine, 42(10), 1557–1566. https://doi.org/10.1007/s00134-016-4530-1

Evidence tables

Evidence table for prediction modelling studies (based on CHARMS checklist)

 

Study reference

Study characteristics

Patient characteristics

Candidate predictors

Model development, performance and evaluation

 

Outcome measures and results

Comments

Interpretation of model

Asimakopoulou, 2014

Source of data1 and date:

Cohort March 2009 – June 2011

 

Setting/ number of centres and country:

5 ICU’s in the greater Athens area

 

Funding and conflicts of interest:

Funding: not reported

Conficts of interest: none

Recruitment method2:

Consecutive patients who met the inclusion criteria:

 

“The ICU sample delivered from the list of all hospitalised

ICU patients during the described dates included 1,986 patients.

Out of this group, 1,002 patients died during ICU treatment

or after discharge. From the remaining sample of 984 patients,

834 were ineligible for the study for various reasons (cognitive

impairment; not traceable). The final sample consisted of 150

subjects, 48 of whom refused to participate (thus a 68% response

rate).”

 

Inclusion criteria:

  • Adult patients aged between 18 and 70 years
  • Admission to ICU for more than 24 hours
  • Ability to communicate and contact
  • Informed written consent

 

Exclusion criteria:

  • Cognitive impairment
  • Not traceable

 

Treatment received:
not described

 

Participants: N=102

 

Mean age ± SD:

44.95±15.17 years

 

Sex: % M / % F

65/102 (63.7%) M

37/102 (36,3%)

 

Other important characteristics:

 

ICU length of stay (days) 33.61 (range: 2-169)

 

 

Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:

 

“Demographic and clinical information was collected on all

patients, from the hospitals’ information systems.”

 

Predictor 1:

Gender (female/male)

Predictor 2:

Age (in years)

Predictor 3:

Organ loss (yes/no)

Predictor 4:
Disability (not described/patient selfcare)

Predictor 5:

Sedation (yes/no)

Predictor 6:

Length of stay (16-60 days/>61 days/1-15 days)

 

 

Number of participants with any missing value4?

Not reported

 

How were missing data handled5?

Not specified.

Development

Modelling method6:

“Independent variables that were found to bear a statistically significant association with the outcome in the context of univariate analyses

were then entered simultaneously into the logistic regression model”

 

Performance

Calibration measures7 and 95%CI:

Likely Hosmer-Lemeshow test: p>0.05

Discrimination measures8 and 95%CI:

Not reported

Classification measures9:

Not reported

 

Evaluation

Method for testing model performance10:

Not reported

 

Type of outcome:

Combination of major depression and PTSD after 3 months

 

Definition and method for measurement of outcome:

Mini International Neuropsychiatric Interview – MINI (version 5.0.0) (Sheehan et al., 1998)

Depression and PTSD
“Major depression and PTSD were recorded according to

MINI–DSM-IV clinical symptoms criteria. The phrasing of the

questions related to detection of symptoms – criteria for DSMIV diagnoses were modified in order to cover the time between the discharge from the hospital and the time of the interview.”

 

Endpoint or duration of follow-up:

3 months

 

Number of events/outcomes:

17.6% (n=18) comorbidity major depression with PTSD

 

 

RESULTS

Multivariable model11:

 

Comorbidity major depression and PTSD

Predictors

OR

95%CI

P

Gender (ref=male)

3.34

1.18 to 9.48

0.023

Age (in years)

0.97

0.94 to 1.01

0.176

Organ loss (ref=no)

0.97

0.33 to 2.89

0.954

Disability (ref=patient selfcare)

1.97

0.62 to 6.25

0.248

Sedation (ref=no)

3.97

1.15 to 13.69

0.029

Length of stay 16-60 days (ref=1-15 dyas)

0.67

0.2 to  2.28

0.519

Length of stay >61 days (ref=1-15 days)

1.73

0.34 to 8.87

0.513

 

 

 

Alternative presentation of final model12:

Not reported

Interpretation:
The

strongest predictors of major depression–PTSD comorbidity in

the ICU group were the following: female gender, young age

and severity of illness

 

Davydow, 2013

Source of data1 and date:

Cohort September 2010 – August 2011

 

Setting/ number of centres and country:

Harborview medical center, Seattle, WA

 

Funding and conflicts of interest:

Funding: non-commercial

Conficts of interest: Dr. Katon discloses that he has

received honoraria in the last 12 months for CME lectures funded indirectly by Lilly, Forest and Pfizer.

Recruitment method2:

Consecutive patients

 

Inclusion criteria:

  • Admitted to any of the ICU’s of HMC

 

Exclusion criteria:

- Initial admission diagnosis of traumatic injury

- pre-existing cognitive impairment or dementia diagnosis noted in the medical record

- communication/language barrier

- ICU length of stay (LOS) ≤ 24 hours

- pre-existing medical illness with life expectancy of < 12 months

- admission for a suicide attempt.

 

Treatment received:
not described

 

Participants: N=150
120 (80%) completed a 12-month telephone

follow-up interview

 

Characteristics of patients who completed follow-up:

 

Mean age ± SD:

49.0±14.6 years

 

Sex: % M / % F

69/120 (57.5%) M

51/120 (42.5%) F

 

Other important characteristics:

 

ICU length of stay (days) 7.5 (8.2)

 

 

Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:

 

“Baseline patient characteristics and ICU

clinical factors were obtained through medical record review and in-person interview with

the patient.”

 

Predictor 1:

Age in years

Predictor 2:

Sex

Predictor 3:

Race

Predictor 4:

Education

Predictor 5: marital/partnered state

Predictor 6:

lifetime history of major depression

Predictor 7:

number of prior traumatic event exposures

Predictor 8:

problem drinking at baseline

Predictor 9:

problem drug use at baseline

Predictor 10:

Charlson comorbidity score

Predictor 11:

SAPS II score

Predictor 12:

duration of mechanical ventilation

Predictor 13:

number of surgeries

Predictor 14:

number of blood product transfusions

Predictor 15:

days physically restrained

Predictor 16:

presence of probable delirium during the hospitalization

Predictor 17:

days of exposure to benzodiazepines

Predictor 18:

Opiods

Predictor 19:

Antipsychotics

Predictor 20:

Antidepressants

Predictor 21:

substantial acute stress syndrome.

 

 

 

Number of participants with any missing value4?

30 patients did not complete the 12 month interview.

 

How were missing data handled5?

Not specified.

Development

Modelling method6:

Mixed-model linear regression analysis with pre-specified confounding variables

 

Performance

Calibration measures7 and 95%CI:

Not reported

Discrimination measures8 and 95%CI:

Not reported

Classification measures9:

Not reported

 

Evaluation

Method for testing model performance10:

Not reported

 

Type of outcome:

1) symptoms of posttraumatic stress disorder

over the course of the year following medical-surgical intensive care unit admission

2) symptoms of depression following medical surgical

intensive care unit admission

 

Definition and method for measurement of outcome:

1) PTSD Checklist-civilian version. “Substantial PTSD symptoms can be ascertained with the PCL-C by following an algorithm that considers a score of 3 or more on

at least 1 intrusive symptom, 3 avoidant symptoms, and 2 arousal symptoms as consistent with DSM diagnostic criteria”

2) Patient Health Questionnaire-9 “We defined substantial depressive symptoms as a PHQ-9 score ≥ 10”

 

Endpoint or duration of follow-up:

12 months

 

Number of events/outcomes:

“At 3 months post-discharge from the ICU (mean: 88.8 days, SD: 28.0), 16% (95%Confidence Interval [95%CI]: 10%, 23%) of patients had substantial PTSD symptoms and 31% (95%CI: 23%, 39%) had substantial depressive symptoms.”

“One year after ICU admission (mean: 356.4 days, SD: 29.2), the prevalence of substantial depressive symptoms had decreased to 17% (95%CI: 10%, 23%) while the

prevalence of substantial PTSD symptoms was 15% (95%CI: 9%, 21%).”

 

RESULTS

Multivariable model11:

 

PTSD

Predictors

Β (95%CI)

In-hospital substantial acute stress symptoms

17.3 (12.1, 22.4)

Age

−0.1 (−0.2, 0.1)

Male

−2.7 (−6.0, 0.6)

Non-white

2.3 (−1.7, 6.2)

Education less than high school

−0.3 (−4.7, 5.3)

Married

−0.4 (−3.7, 3.0)

Lifetime history of major depression

3.3 (−0.5, 7.1)

Problem drinking at baseline

2.4 (−2.8, 7.6)

Problem drug use at baseline

0.5 (−5.0, 5.9)

Number of prior traumatic events exposure

0.6 (0.04, 1.2)

Charlson comorbidity score

0.4 (−0.5, 1.2)

 

 

 

PTSD

Predictors

Β (95%CI)

In-hospital substantial acute stress symptoms

16.9 (11.4, 22.4)

Age

−0.1 (−0.2, 0.1)

Male

−2.2 (−5.8, 1.3)

Non-white

2.7 (−1.4, 6.9)

Education less than high school

0.3 (−5.0, 5.6)

Married

−0.3 (−3.0, 3.2)

Lifetime history of major depression

2.9 (−1.2, 7.0)

Problem drinking at baseline

2.7 (−3.0, 8.3)

Problem drug use at baseline

−0.2 (−6.0, 5.6)

Number of prior traumatic events exposure

0.6 (−0.1, 1.2)

Charlson comorbidity score

0.4 (−0.6, 1.4)

SAPS II

−0.03 (−0.2, 0.1)

Mechanically ventilated

1.5 (−5.3, 8.2)

Required major surgery

0.2 (−3.6, 4.0)

Required blood product transfusion

1.9 (−2.5, 6.4)

Probable delirium

1.0 (−3.5, 5.5)

Required physical restraints

−0.6 (−7.0, 5.7)

Required benzodiazepines

−2.2 (−6.7, 2.4)

Required opioids

4.5 (−15.3, 24.3)

Required antipsychotics

−1.0 (−6.0, 3.9)

Required antidepressants

2.5 (−1.7, 6.8)

 

Depression

Predictors

Β (95%CI

Liefetime history of major depression

2.9 (1.0, 4.8)†

Age

−0.03 (−0.1, 0.1)

Male

−1.1 (−2.7, 0.6)

Non-white

0.6 (−1.4, 2.5)

Education less than high school

0.2 (−2.3, 2.7)

Married

−1.3 (−3.0, 0.4)

Problem drinking at baseline

0.3 (−2.3, 2.9)

Problem drug use at baseline

1.0 (−1.7, 3.8)

Number of prior traumatic events exposure

0.6 (0.3, 0.9)

Charlson comorbidity score

0.03 (−0.4, 0.5)

 

 

 

Depression

Predictors

Β (95%CI

Liefetime history of major depression

2.2 (0.1, 4.2)

Age

−0.03 (−0.1, 0.1)

Male

−1.1 (−2.9, 0.6)

Non-white

−0.003 (−2.1, 2.1)

Education less than high school

−0.3 (−2.9, 2.3)

Married

−1.2 (−3.0, 0.5)

Problem drinking at baseline

−0.7 (−3.5, 2.1)

Problem drug use at baseline

0.8 (−2.1, 3.6)

Number of prior traumatic events exposure

0.6 (0.2, 0.9)

Charlson comorbidity score

−0.01 (−0.5, 0.5)

SAPS II

0.02 (−0.1, 0.1)

Mechanically ventilated

0.5 (−2.8, 3.8)

Required major surgery

−1.0 (−2.9, 0.8)

Required blood product transfusion

1.2 (−1.0, 3.4)

Probable delirium

0.3 (−1.9, 2.5)

Required physical restraints

−1.3 (−4.4, 1.8)

Required benzodiazepines

−0.3 (−2.5, 2.0)

Required opioids

3.6 (−6.1, 13.4)

Required antipsychotics

−0.4 (−2.8, 2.0)

Required antidepressants

−0.1 (−2.2, 2.0)

In-hospital substantial acute stress symptoms

3.5 (0.8, 6.2)

 

 

Alternative presentation of final model12:

Not reported

Interpretation:
“In addition to lifetime history of major depression

and greater prior traumatic event exposure, we identified that a potentially modifiable factor,

in-hospital substantial acute stress symptoms, was independently associated with greater

severity of post-ICU PTSD and depressive symptoms.”

 

 

Hopkins, 2010

Source of data1 and date:

Acute respiratory distress syndrome survivors from a

single-center mechanical ventilation randomized clinical

trial of higher vs. lower tidal volume target strategies

conducted from February 1994 to December 1999

 

Setting/ number of centres and country:

Single-center; USA

 

Funding and conflicts of interest:

Not reported

Recruitment method2:

First author invited ARDS-survivors from

single-center mech. ventilation RCT of higher vs. lower tidal volume target strategies conducted from February 1994 to December 1999 [20]

 

120 patients evaluated for this study, of which

  • 42 patients had died
  • 3 excluded due to cognitive disability/ Alzheimer’s disease
  • 1 declined

 

Inclusion criteria:

  • Tracheal intubation
  • Ratio of arterial oxygen tension to inspired oxygen fraction (PaO2/FiO2) ≤150 mmHg,
  • Pulmonary artery balloon occlusion pressure ≤18 mmHg (when available)
  • no clinical evidence of left atria hypertension
  • diffuse infiltrates in three out of four quadrants on chest radiographs
  • age >16 years
  • presence of an ARDS risk factor (e.g., aspiration, multiple trauma, pancreatitis, pneumonia, sepsis)

 

Exclusion criteria:

  • disease states that deemed to be rapidly terminal (e.g., liver failure, malignancy, AIDS),
  • traumatic brain injury
  • prior neurologic disease (e.g., stroke, dementia, multiple sclerosis, etc.)
  • enrollment in another ARDS study (e.g., [NIH/NHLBI] ARDS Network studies)

 

Treatment received:
mechanical ventilation before discharge, but treatment after discharge was not described

 

Participants: N=74

 

Mean age ± SD:

46±16 years

(range 16–81 years),

 

Sex: % M / % F

33/74 (45%) M /

41/74 (55%) F

 

Other important characteristics:

 

Hospital length of stay (days) 39±22

 

Number of ARDS risk factors, mean±SD: 3.1±1.3 0–1.8

Intubation duration (days), mean±SD:

28±19 3–94

ICU length of stay (days); mean±SD: 

34±20 5–98

Hospital length of stay (days); mean±SD: 39±22 7–122

Charlson comorbidity index [36]; mean±SD:  1±1.2 0–4

Study enrollment

  APACHE II score

  18.1±6.6 5–41

  MOF score

  7.2±3.5 0–18

  PaO2/FiO2

  107±32 54–151

  FiO2 (%)

  68±15 40–100

  PaO2 mmHg

  69±13 47–121

Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:

 

“Patient demographic and medical data were collected and

recorded prospectively using hospital-wide clinical electronic

medical records”

 

Predictor 1:

history of alcohol dependence;

defined using DSM IV criteria [23].

Predictor 2:

Gender

Predictor 3:

Age

 

Number of participants with any missing value4?

1 year FU:

N = 8/74 (11%);

(3x death, 5x decline 1y FU)

 

How were missing data handled5?

Not specified; patient excluded from analysis

Development

Modelling method6:

stepwise multiple regressions with bootstrap procedure

 

Performance

Calibration measures7 and 95%CI:

Not reported

Discrimination measures8 and 95%CI:

Not reported

Classification measures9:

R2=.177, R2adj=.138

 

Evaluation

Method for testing model performance10:

internal validation; bootstrap procedure;

“A bootstrap procedure was used to confirm which independent variables significantly predicted these outcomes. The bootstrap method takes a random sample of

the original dataset with replacement. Sampling with

replacement means that every sample is returned to the data set after sampling. Thus, a particular data point from the original data set could appear multiple times in a given bootstrap sample. A regression analysis is then computed for this bootstrap sample. The regression coefficients (B and beta) are recorded and the procedure starting with a new sample is repeated (1000 times total in our analysis for each outcome). Confidence intervals (95%) are then computed for each regression coefficient. Any variable that is clearly related to the outcome will have confidence intervals for its coefficients that do not include zero. Thus, those variables which met the confidence interval criterion were selected and entered into a multiple regression analysis to determine the significance of the model.”

 

Type of outcome:

Anxiety (model does not fit inclusion criteria)

Depression at 1-year follow-up

 

Definition and method for measurement of outcome:

Depression:

Beck Depression Inventory (BDI); 0–9 indicate minimal, 10–16 mild, 17–29 moderate and 30–63 severe depression; cut-off: >16

 

Endpoint or duration of follow-up:

1 year

 

Number of events/outcomes:

16% (n=11) had scores N>16 on the Beck Depression Inventory at 1 year

 

Depression score, mean±SD were within normal range:

1 year

9.3±9.5 (range 0–41)

 

RESULTS

Multivariable model11:

 

Depression – 1 year (n=64) - bootstrap

Predictors

B

β

t

P

Bivariate r

Partial r

History of alcohol dependence

8.62

.36

3.05

.003

.33

.36

Female gender

3.61

.19

1.61

.11

.12

.20

Younger age

−0.10

−.17

−1.49

.14

−.21

−.17

Model summary: R2=.177, R2adj=.138, F(3,63)=4.53, P=.006.

 

 

Alternative presentation of final model12:

Not reported

Interpretation: exploratory, i.e. more research needed.

Internal validation took place; not yet externally validated.

 

Age, gender and history of alcohol dependence are associated with a higher risk for depression at 1-year follow-up.

 

 

Myhren, 2010

Source of data1 and date:

prospective cohort study, Feb 2005 - Dec 2006

 

 

Setting/ number of centres and country:

Single-center; Oslo University Hospital, Ullevaal,

academic, tertiary-care centre; Norway

 

Funding and conflicts of interest:

Funding not reported; authors declared not to have competing interests

 

Recruitment method2:

Not specified; individuals approached after stay in ICU

 

Inclusion criteria:

  • age 18-75
  • at least 24h in ICU (given the range in length of ICU stay, we decided to include this study)

 

Exclusion criteria:

  • language difficulties,
  • major psychiatric

illness (i.e. psychosis)

severe head injury or

cognitive failure

  • other pre-existing mental illnesses

 

Treatment received: one physician and one team of nurses are assigned to the patient. Physical restraint is not used. During mechanical ventilation, the patients are treated with sedatives and analgesics.

 

Participants: N=255 (but, 194 at 1-year follow-up)

 

Mean age(SD):

47.9y (15.7)

 

Sex: % M

160/255 (62.7%) male

 

Other characteristics:

 

Length of ICU stay, days: 12.0 (10.3 to 13.8)

 

SAPS score, mean (CI):

  37.0 (35.3 to 38.7)

NEMS (Nine equivalents of nursing manpower use), mean/day (CI)

29.6 (28.8 to 30.5)

Length ICU stay, mean days (CI):

12.0 (10.3 to 13.8)

Mech. Ventilation, n (%) 216 (84.7)

Duration of mech. Vent., mean days (CI)

11.0 (9.3 to 12.7)

Disease category, n (%)

  Medical 107 (42.0)

  Surgical without trauma

  62 (24.3)

  Trauma 86 (33.7)

Mild/moderate head injury/disease, n (%) 72 (28.2)

Transferred to local hospitals ICU, n (%) 132 (51.8)

Transferred while still on MV, n (%) 66 (25.9)

Life Orientation Test, mean (CI)

15.7 (15.1 to 16.3)

 

Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:

 

Predictor 1:

Age; pretrauma variable

Predictor 2:

Gender; pretrauma variable

Predictor 3:

Educational status; pretrauma variable

Predictor 4:

Employment status; pretrauma variable

Predictor 5:

Personality trait; administered after ICU admission

Predictor 6:

Memory or pain; administered after ICU admission

Predictor 7:

Factual recall; administered after ICU admission

Predictor 8:

Delusional memories; administered after ICU admission

 

Number of participants with any missing value4?

35/194 (18%) not included in multivariate analysis due to any missing value

 

How were missing data handled5?

  • One missing item was accepted in each subscale of IES and HADS.
  • Missing item was replaced with mean of other items for that patient. Although one missing item was accepted some patients did not get a sum score on these scales resulting in 180 patients with IES-total score at 12 months and 192 patients with HADS score.
  • We refer to the highest cut-off score (IES ≥ 35, HADS ≥ 11) concerning symptom levels that probably needs treatment (case level).

Development

Modelling method6:

Multivariable logistic regression analysis, using forward Wald variable selection and adjusting for age and gender. Variables were only included if the dependent variable in the univariate analyais (p>0.2)

 

Performance

Calibration measures7 and 95%CI:

See results (only reported for PTSD)

Discrimination measures8 and 95%CI:

Not reported

Classification measures9:

See results

Evaluation

Method for testing model performance10:

No validation reported

 

Type of outcome:

  • PTSD; dichotomous
  • Anxiety; dichotomous
  • Depression; dichotomous

 

Definition and method for measurement of outcome:

PTSD:

  • Impact of Event Scale (IES); two subscales
  • (7 items intrusion, 8 items avoidance), with score 0-5 per item and total range from 0 to 75
  • Higher scores indicate more severe PTSD-related symptoms.
  • Score >20 indicates reactions of clinical importance; score >35 indicates severe symptoms with high probability of PTSD diagnosis

Anxiety / Depression

  • Hospital Anxiety and Depression scale (HADS)
  • 14 items (7 anxiety, 7 depression); score 0-3 per item, total score is 21 on subscales.
  • Allocated to category: score 0 to 7 = non-case; 8 to 10 = borderline case; and 11 or more = definite case.

 

Endpoint or duration of follow-up:

12 months

 

Number of events/outcomes:

  • PTSD (score ≥ 35): 27% (48/180)
  • Anxiety (score ≥ 11) 18% (35/192)
  • Depression (score ≥11) 12% (22/192)

 

RESULTS

Multivariable model11:

 

Posttraumatic stress symptoms – 1 year

 

Multivariate

N=159

Predictors

OR

CI

P-value

Age

n.r.

n.r.

n.r.

Gender

n.r.

n.r.

n.r.

Educational status

0.38

0.15- 0.95

0.038

Personality trait

0.91

0.84-0.99

0.029

Memory of pain

1.46

1.05-2.04

0.025

Factual recall

6.61

1.41-30.97

0.017

Cox & Snell R2/ Nagelkerke R2

0.16/0.24

 

 

Multivariate model showed a good fit to the data: Hosmer-lemeshow statistic of 4.93 of 8 degrees of freedom (P=0.77).

  • Adjusted for age and sex
  • Educational status: low = 0, high = 1.
  • Personality trait: pessimism = low score; optimism = high score.

 

Anxiety – 1 year

Retrieved from text; only statistically significant associations were reported

 

MultivariateN=187

Predictors

OR

CI

P-value

Age

n.r.

n.r.

n.r.

Gender

n.r.

n.r.

n.r.

Employment status

2.9

1.2 to 7.1

0.020

Personality trait

0.8

0.8 to 0.9

P < 0.001

Nagelkerke R2

0.24

 

 

 

Depression – 1 year

Retrieved from text; only statistically significant associations were reported

 

Multivariate

N=187

Predictors

OR

CI

P-value

Age

n.r.

n.r.

n.r.

Gender

n.r.

n.r.

n.r.

Personality trait

0.8

0.7 - 0.9

P < 0.001

Disease category (trauma/medical/surgical)

4.0

1.3 - 12.2

0.013

Nagelkerke R2

0.32

 

 

 

Alternative presentation of final model12:

Not reported

 

Interpretation: Exploratory, i.e. more research needed.

  • Adjusted for age and gender, low educational level, personality trait (pessimism), memory

of pain and factual recall were independent predictors of posttraumatic stress symptoms.

  • Adjusted for age and gender, employment status (unemployment higher odds), personality trait (optimism higher odds) were independent predictors of anxiety symptoms.
  • Adjusted for age and gender, personality trait (optimism higher odds) and disease category (surgery higher odds) were independent predictors of depressive symptoms.

 

 

Paparrigopoulos, 2014

Source of data1 and date:

Consecutive adult patients admitted for at least 24 h to the ICU of

a general hospital during a two-year period

 

Setting/ number of centres and country:

Not specified; Greece

 

Funding and conflicts of interest:

Funding not reported; no conflicted to declare

Recruitment method2:

308 patients were contacted by telephone after 18-24 months after ICU discharge;

  • 127 (41%) deceased
  • 127 (41%) could not be reached
  • 6 (2%) excluded (reasons not described)
  • 48 (16%) included

 

Incl/excl. criteria:

“unselected sample of adult patients without using any strict exclusion criteria”

 

Treatment received?
not reported

 

Participants: N=48

 

Mean age ± SD:

52.7±2.8

Sex: % M / % F

69% male, 31% female

 

Other important characteristics:

 

Duration of ICU stay, mean±SD, days: 13±3

 

Marital status:

   Single 33%

   Married 50%

   Divorced/widowed 17%

SES:

   Above average 13%

   Average 66%

   Below average 21%

Education:

   Illiterate/basic 35%

   Intermediate 38%

   Higher/Highest 27%



 

Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:

Demographic information was obtained from medical record, other information was “self-reported during a semi-structured interview”

 

Predictor 1:

Sex

Predictor 2:

Age

Predictor 3:

Adulthood traumatic events (as determined during the interview)

Predictor 4:

Childhood traumatic events (as determined during the interview)

Predictor 5:

Stressful Life Events (as determined during the interview)

Predictor 6:

Lifetime Psychiatric History

Predictor 7:

Social Issues

 

 

Number of participants with any missing value4?

0; patients included that answered phone and were eligible to participate (no reasons for exclusion described)

 

How were missing data handled5?

Not reported; not applicable as only patients included that could be reached by phone.

 

Development

Modelling method6:

Multivariate linear and  logistic regression analysis with forward conditional variable selection was implemented to confirm the observed associations between risk factors and positively screened depression and PTSD cases.

 

Performance

Calibration measures7 and 95%CI:

Not reported

 

Discrimination measures8 and 95%CI:

Not reported

 

Classification measures9:

Depression was explained by 34% of the variance in the linear analysis.

 

Evaluation

Method for testing model performance10:

No validation reported

 

Type of outcome:

Depression: dichotomous

PTSD: dichotomous

 

Definition and method for measurement of outcome:

Depression: Center for Epidemiologic Studies for Depression (CES-D); cut-off at 16

PTSD: 17-item Davidson Trauma Scale (DTS) was used for the assessment of PTSD Symptoms; cut-off at 40

 

Endpoint or duration of follow-up:

Phone interview (18-24 months after discharge)

 

Number of events/outcomes:

Depression: n=15, 31%

PTSD: n=12, 25%

 

RESULTS

Multivariable model11:

logistic regression

 

Depression

Predictors

OR

95% CI

p

Sex

0.218

 

ns

Age

1 .050

(1.005 - 1.096)

0.027

Adulthood Traumatic Events

0.861

 

ns

Childhood Traumatic Events

1.333

 

ns

Stressful Life Events

0.530

 

ns

Lifetime Psych. History

9.540

(2.061 to 44.16)

0.004

Social Issues

0.081

 

ns

 

PTSD

Predictors

OR

95% CI

p

Sex

2.399

 

Ns

Age

0.384

 

Ns

Adulthood Traumatic Events

2.819

 

0.093

Childhood Traumatic Events

0.807

 

Ns

Stressful Life Events

3.353

 

0.067

Lifetime Psych. History

13.01

( 2.413 – 70.1)

0.003 *

Social Issues

0.229

 

ns

 

Linear regression

Depression

Predictors

B

95% CI

p

Sex

0.049

 

ns

Age

0.221

(0.043-0.400)

0.016*

Adulthood Traumatic Events

0.124

 

Ns

Childhood Traumatic Events

0.192

 

Ns

Stressful Life Events

0.068

 

Ns

Lifetime Psych. History

12.40

(5.411-19.38)

0.004*

Social Issues

0.128

 

ns

 

PTSD

Predictors

B

95% CI

p

Sex

0.15

 

Ns

Age

0.090

 

Ns

Adulthood Traumatic Events

17.01

(1.1-32.9)

0.037 *

Childhood Traumatic Events

0.090

 

Ns

Stressful Life Events

0.105

 

Ns

Lifetime Psych. History

19.67

(7.136-32.39)

0.003 *

Social Issues

0.020

 

ns

 

Alternative presentation of final model12:

Not reported

Interpretation: exploratory, i.e. more research needed;

  • Age and lifetime were predictors of depression
  • Lifetime Psych. History was a predictor for PTSD

 

 

Pfoh, 2016

Source of data1 and date:

Medical record and new assessment; enrolment 2004-2007 in primary ICAP study. ARDS patients followed until late 2012.

 

Setting/ number of centres and country:

13 ICU’s from 4 hospitals, Baltimore, USA

 

Funding and conflicts of interest:

This research was supported by the National Institutes of Health

(P050HL73994, R01HL088045, and K24HL088551) along with the Johns Hopkins Institute for Clinical and Translational Research (ICTR) (UL1 TR 000424-06). Dr. Pfoh’s time was supported by an Institutional National Research Service Award (T32HP10025B0) to Johns Hopkins School of Medicine; all authors declare that they have no conflict of interest to disclosure.

Recruitment method2:

5-year longitudinal analysis is part of Improving Care for ALI Patients (ICAP) study which recruited

mechanically ventilated patients with acute lung injury

(ARDS).

 

Inclusion criteria:

  • ICAP participants with completed ≥1 physical assessments at 3 or 6 months of follow-up

 

Exclusion criteria:

  • Not specified; referred to electronic supplement, not described

 

Treatment received?
mechanical ventilation (before discharge)

 

Participants: N = 193

 

Age, median (IQR):

49 (IQR 41–58) years

Sex: n (%) male

107 (55%) male

 

Other important characteristics:

 

APACHE II score at ICU admission:

 23 [19– 28]

Maximum daily SOFA organ failure score in ICU:

median 9 [IQR 7–11]

Dialysis in ICU:

44 (23%)

Severity of ARDS (respiratory SOFA score)

median 4 (IQR 3, 4)

Physical therapy in the ICU

100 (52%)

Mean length of stay at ICU:

Median 15 (IQR 10-23)

Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:

 

Patient baseline (pre-ARDS):

Predictor 1:

  • Age

Predictor 2:

  • Sex

Predictor 3:

  • Charlson Comorbidity Index (CCI)

Predictor 4:

  • Functional Comorbidity Index

These predictors were analysed in a model separate from the ‘other predictors’ that are described below.

 

Other predictors:

ICU severity of illness measures:

  • Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score at ICU admission
  • organ failure status [maximum daily Sequential Organ Failure Assessment(SOFA) score in ICU]
  • acute renal failure requiring dialysis (ever vs. never)

ICU variables:

  • Mean daily blood glucose level (modeled as >150 vs. ≤150 mg/dl based on prior research, along with a separate indicator for pre-existing diabetes);
  • mean daily doses of

benzodiazepines (in midazolam-equivalents)

  • opioids(in intravenous morphine-equivalents)
  • systemic corticosteroids (prednisone equivalents + modeled as ever /never)
  • coma (proportion of

ICU days with Richmond Agitation Sedation Scale score −4 or −5)

  • delirium (proportion of non-comatose ICU days with a positive Confusion Assessment Method score for ICU assessment)
  • durations of mechanical
  • ventilation
  • bed rest (see ESM)
  • ICU stay

 

Number of participants with any missing value4?

six patients (3 %) were missing one or more of the physical status outcomes

 

How were missing data handled5?

  • Prior to analysis, patients with a missing outcome had their data reviewed to determine if the data were missing due to due to a known decline in physical function (e.g., testing not done due to the patient being bed bound). In this case, the outcome for that time point was imputed as “declined” with 11 such imputations for strength (2% of observations), 17 (3%) for exercise capacity, and three (<1%) for physical function.
  • For the subsequent assessment, imputed values were counted as missing since there was no comparison value in the previous year.
  • Missing data that could not be imputed remained missing.

Development

Modelling method6:

  • generalized linear mixed

model, with a random intercept for each patient and main effects for each follow-up time

 

Performance

Calibration measures7 and 95%CI:

Not reported

 

Discrimination measures8 and 95%CI:

Not reported

 

Classification measures9:

Not reported

 

 

Evaluation

Method for testing model performance10:

No validation reported

Type of outcome:

  • Exercise capacity [evaluated using the 6-min walk test (6MWT)],  measured “activity limitation”.
  • The 6MWT was performed based on American Thoracic Society guidelines [16], using a single test and the longest walking distance available, and the results are reported as percent predicted value based on established norms.
  • Continuous variable (percentage)

 

Definition and method for measurement of outcome:

Exercise capacity is reported as the percentage of predicted value for the 6-min walk test

 

each patient was defined as “declined” when a comparison of his/her current and prior score revealed a decrease

that was greater than the Reliable Change Index (RCI )at each follow-up

 

Endpoint or duration of follow-up:

5-year follow-up period

 

Number of events/outcomes:

103 (53 %) had ≥1 decline(s) in exercise capacity (6MWT),

 

RESULTS

Multivariable model11:

 

Exercise capacity – 5-year follow-up (n=193)

Predictors

B

β

Age, per decade

1.69 (1.40, 2.04)

<0.001

Male

0.78 (0.48, 1.28)

0.330

Functional comorbidity

index

1.13 (0.94, 1.37)

0.201

Charlson comorbidity

index

1.18 (1.06, 1.32)

0.004

 

Alternative presentation of final model12:

Not reported

Interpretation:

  • exploratory, i.e. more research needed
  • Age and pre-ARDS comorbidity (Charlson index) were independently associated with decline in exercise capacity defined by percentage of expected results of the 6MWT.

 

 

 

1 Cohort, case-control, randomised trial participants, registry data

2 Consecutive participants?

3 Or describe number and type of candidate predictors, e.g. demographics, patient history, physical examination, additional testing, disease characteristics.

4 Include predictors and outcome

5 Complete-case analysis, imputation, other method

6  Logistic, survival, neural networks, machine learning technique

7 Calibration plot, calibration slope, Hosmer-Lemeshow test

8 C-statistic, D-statistic, log-rank

9 Sensitivity, specificity, predictive values, net reclassification improvement and a priori cut points

10 Development dataset only (internal) or separate external validation

11 Including predictor weights or regression coefficients, intercept, baseline survival, model performance measures

12 E.g. sum score, nomogram, score chart, predictions of specific risk subgroups

 

Table of quality assessment – prognostic factor (PF) studies

Based on: QUIPSA (Haydn, 2006; Haydn 2013)

 

 

Study reference

 

(first author, year of publication)

Study participation

 

Study sample represents the population of interest on key characteristics?

 

 

(high/moderate/low risk of selection bias)

Study Attrition

 

Loss to follow-up not associated with key characteristics (i.e., the study data adequately represent the sample)?

 

(high/moderate/low risk of attrition bias)

Prognostic factor measurement

 

Was the PF of interest defined and adequately measured?

 

 

 

(high/moderate/low risk of measurement bias related to PF)

Outcome measurement

 

Was the outcome of interest defined and adequately measured?

 

 

(high/moderate/low risk of measurement bias related to outcome)

Study confounding

 

Important potential confounders are appropriately accounted for?

 

 

 

(high/moderate/low risk of bias due to confounding)

Statistical Analysis and Reporting

 

Statistical analysis appropriate for the design of the study?

 

 

 

(high/moderate/low risk of bias due to statistical analysis)

Asimakopoulou, 2014

High risk

 

Sample is inadequate representation of whole group of patients; only 5,1% of approached patients included in study

Low risk

 

Missing data is not reported.

High risk

 

Predictor disability was not clearly described. Method and timing is unclear.

Low risk

 

Outcome defined (depression and PTSD) and adequately measured

Low risk

 

Relevant analysis age and gender adjusted

Low risk

 

Appropriate analysis; logistic regressions

Davydow, 2013

High risk

 

Only 150 of eligible patients (1183) participated.

Moderate risk

 

“Patients who did not complete follow-up

were more likely to have substantial acute stress symptoms during their hospitalization”

Low risk

Low risk

Low risk

Low risk

Hopkins, 2010

Moderate risk

 

All patients participate an RCT

Low risk

 

“Of the 74 ARDS survivors enrolled in the study, three died in the first year following hospital discharge from: pulmonary fibrosis/cor pulmonale, liver failure or diabetic complications. Five survivors declined to return for 1-year follow up (e.g., busy schedules or not interested), which resulted

in 66 survivors who completed the 1-year evaluation. Two ARDS survivors died in the second year (bowel obstruction

or cardiac failure), and two declined to return for the

2-year follow-up, resulting in 62 survivors who completed

the 2-year evaluation.”

Low risk

 

Defined (“history of alcohol dependence, history

of smoking, gender, ratio of PaO2 to FiO2, hours of

mechanical ventilation, APACHE II score and presence of cognitive sequelae at discharge and 1 year after discharge”)

and adequately measured.

Low risk

 

Outcome defined (depression and anxiety) and adequately measured

Low risk

 

Relevant analysis age and gender adjusted

Low risk

 

Appropriate analysis, stepwise multiple regressions; and bootstrap to internally validate model

Myhren, 2010

Moderate risk

 

Source and dates are not adequately described

Moderate risk

 

Lost- to follow-up group differs in variable of interest at baseline.

 

“Patients that were lost to follow up (n = 61) scored

significantly higher on HADS-Anxiety at baseline compared

with those who completed follow up (6.6 vs. 5.3,

P = 0.041), but not significantly different on HADS Depression

(5.5 vs. 4.5, P = 0.116) or IES-total (25.0 vs. 21.8, P = 0.207).”

Low risk

 

PFs defined and adequately described.

Low risk

 

Outcome defined and adequately described.

Low risk

 

All analyses age and gender adjusted

Low risk

 

Appropriate analysis; logistic regressions, age/gender adjusted

Paparrigopoulos, 2014

High risk

 

Sample is inadequate representation of whole group of patients; only 16% of approached patients included in study (41% had died, 41% could not be reached and 2% was excluded).

Low risk

 

Not applicable as patients were approached at moment of follow-up measurement, 18-24 months after ICU discharge.

Low risk

 

Defined (sex, age, adulthood/childhood traumatic events, stressful life events, lifetime psychiatric history, social issues) and adequately measured.

Low risk

 

Outcome defined and adequately described.

Low risk

 

Relevant analysis age and gender adjusted

Low risk

 

Appropriate analysis; logistic regressions

Pfoh, 2016

Moderate risk

 

Patients were included from another trial and were only included if completed 1 or more physical assessment at 3 or 6 months of follow-up. The included group was younger and healthier (lower Charlson comorbidity score) compared to patients that were not included (died or ineligible for evaluation).

 

Low risk

 

Missing data imputed as ‘declined’ if retrieved why data was not present; otherwise remained missing. Per outcome 1-3% of observations remained missing.

Low risk

 

Defined (age per decade, male, functional comorbidity

Index, Charlson comorbidity

index) and adequately measured.

Low risk

 

Outcome defined and adequately described.

Low risk

 

Relevant analysis age and gender adjusted

Low risk

 

Appropriate analysis; generalized linear mixed model

 

A https://methods.cochrane.org/sites/methods.cochrane.org.prognosis/files/public/uploads/QUIPS%20tool.pdf

 

 

Table of excluded studies

Author and year

Reason for exclusion

Abelha, 2013

Does not fit PICO (outcome)

Adam, 2018

Does not fit PICO (confounders)

Adhikari, 2009

Does not fit PICO (confounders)

Adhikari, 2011

Does not fit PICO (risk factors - timing)

Aitken, 2015

Does not fit PICO (risk factors - timing)

Ali, 2008

Does not fit PICO (outcome)

Alison, 2012

Does not fit PICO (timing - crossectional design)

Altman, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Balas, 2009

Does not fit PICO (outcome)

Balas, 2011

Does not fit PICO (outcome)

Bashar, 2018a

Does not fit PICO (outcome - timing < 3months)

Bashar, 2018b

Does not fit PICO (outcome-timing <3 months)

Battle, 2013

Does not fit PICO (outcome)

Battle, 2015

Does not fit PICO (confounders)

Battle, 2017

Does not fit PICO (confounders)

Baumbach, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Bienvenu, 2013

Does not fit PICO (confounders)

Bienvenu, 2018

Does not fit PICO (confounders)

Bruck, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Brummel, 2014

Does not fit PICO (outcome)

Brummel, 2017

Does not fit PICO (outcome)

Capuzzo, 2010

Does not fit PICO (confounders)

Castillo, 2016a

Does not fit PICO (risk factors - timing, confounders)

Castillo, 2016b

Does not fit PICO (risk factors - timing, confounders)

Chan, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Chen, 2017

Does not fit PICO (outcome)

Choi, 2016

Univariate analysis

Davydow, 2009

Does not fit PICO (determints - timing)

De Miranda, 2011

Univariate analysis

De Rooij, 2008

Does not fit PICO (outcome)

Denehy, 2012

Does not fit PICO (confounders)

Dettling-Ihnenfeldt, 2017

Does not fit PICO (outcome)

Dowdy, 2008

Does not fit PICO (confounders)

Ferrante, 2016

Does not fit PICO (outcome)

Govers, 2014

Does not fit PICO (outcome)

Griffith, 2016

Does not fit PICO (outcome)

Hayhurst, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Hodgson, 2017

Does not fit PICO (outcome)

Huang, 2016

Does not fit PICO (determinants - timing)

Hweidi, 2018

Does not fit PICO (outcome - timing < 3months)

Jackson, 2011

Does not fit PICO (outcome)

Jeng, 2008

Does not fit PICO (outcome)

Johansson, 2008

Does not fit PICO (confounders)

Lai, 2017

Does not fit PICO (outcome)

Langerud, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Levinson, 2016

Does not fit PICO (outcome)

McKinley, 2013

Does not fit PICO (outcome)

Merriweather, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Milton, 2018

Does not fit PICO (confounders)

Mitchel, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Morandi, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Myhren, 2009

Does not fit PICO (outcome-timing <3 months)

Myhren, 2011

Does not fit PICO (outcome)

Neto, 2016

Does not fit PICO (outcome)

Orwelius, 2008

Does not fit PICO (outcome)

Paddle, 2014

Does not fit PICO (confounders)

Pandharipande, 2013

Does not fit PICO (outcome)

Pereira, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Pintado, 2016

Does not fit PICO (outcome)

Rattray, 2010

Does not fit PICO (confounders)

Ringdal, 2010

Does not fit PICO (outcome)

Sakusic, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Schandl, 2013

Does not fit PICO (confounders)

Schandl, 2014

Does not fit PICO (outcome)

Shaffer, 2016

Does not fit PICO (outcome-timing <3 months)

Strom, 2010

Univariate analysis

Svenningsen, 2013

Univariate analysis

Talisayon, 2011

Does not fit PICO (outcome-timing <3 months)

Thomas, 2016

Does not fit PICO (outcome/analysis)

Torgersen, 2011

Does not fit PICO (outcome)

Van den Boogaard, 2012

Does not fit PICO (confounders)

Vesz, 2013

Does not fit PICO (outcome)

Vesz, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Wade, 2012

Does not fit PICO (confounders)

Wallen, 2008

Does not fit PICO (outcome-timing <3 months)

Weinert, 2008

Univariate analysis

Wintermann, 2017

Does not fit PICO (risk factors - timing)

Wintermann, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Witteveen, 2017

Does not fit PICO (outcome)

Wolfe, 2018

Does not fit PICO (outcome)

Wolters, 2017

Does not fit PICO (outcome)

Wu, 2018

Does not fit PICO (outcome - timing < 3months)

Autorisatiedatum en geldigheid

Laatst beoordeeld  : 19-09-2022

Laatst geautoriseerd  : 19-09-2022

Geplande herbeoordeling  : 01-01-2025

Herbeoordeling module Identificatie van patiënten met risico op PICS - 2025

Herbeoordeling modules Preventie van PICS en

Preventie van PICS-F, Screeningsinstrumenten, Organisatie van zorg - 2027

Initiatief en autorisatie

Initiatief:
  • Nederlandse Vereniging voor Intensive Care
  • Nederlandse Vereniging van Revalidatieartsen
Geautoriseerd door:
  • Koninklijk Nederlands Genootschap voor Fysiotherapie
  • Nederlands Huisartsen Genootschap
  • Nederlandse Internisten Vereniging
  • Nederlandse Vereniging van Revalidatieartsen
  • Nederlandse Vereniging voor Anesthesiologie
  • Nederlandse Vereniging voor Thoraxchirurgie
  • Verpleegkundigen en Verzorgenden Nederland
  • Nederlands Instituut van Psychologen
  • Nederlandse Vereniging voor Intensive Care
  • Patiëntenfederatie Nederland
  • Nederlandse Vereniging voor Gezondheidszorgpsychologie
  • Stichting Family and patient Centered Intensive Care en IC Connect
  • Nederlandse Vereniging voor Gezondheidszorgpsychologie

Algemene gegevens

Autorisatie van de VRA onder voorbehoud van bekrachtiging tijdens de ALV.

 

De ontwikkeling van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.

 

 

Samenstelling werkgroep

Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2019 een multidisciplinaire werkgroep en klankbordgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de Samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg voor (voormalig) IC-patiënten.

 

Werkgroep

  • Prof. dr. D. van Dijk, intensivist, NVIC (voorzitter)
  • Dr. H.R. Holtslag, revalidatiearts, VRA (voorzitter)
  • Dr. L.L.A. Bisschops, internist-intensivist, NIV
  • Dr. M. van den Boogaard, senior onderzoeker, V&VN
  • Drs. M.A.E.A. Brackel, voorzitter patiëntorganisatie IC Connect (tot 1 januari 2022), jeugdarts niet praktiserend
  • Drs. H. van Dis, klinisch psycholoog, epidemioloog, NIP
  • Dhr. R. Klerks, patiëntvertegenwoordiger, stichting FCIC
  • Dr. M.M.C. van Mol, postdoc onderzoeker, psycholoog en IC Verpleegkundige, V&VN
  • Dr. M. van der Schaaf, lector Revalidatie in de Acute Zorg en senior onderzoeker, KNGF
  • Drs. M.S. van der Steen, internist-intensivist, NVIC
  • Dr. M.Ch.E. van de Woude, anesthesioloog-intensivist, NVA

 

Klankbordgroep

  • Drs. M.W. Brouwer, GZ-psycholoog, NIP
  • Mw. N.A. Bruins, internist-intensivist, NIV
  • Dr. D.S. Dettling-Ihnenfeldt, fysiotherapeut/onderzoeker, KNGF
  • Drs. M.P.M. Dremmen, revalidatiearts, VRA
  • Dr. H. Endeman, internist-intensivist, NIV
  • Mw. S. op ’t Hoog, verpleegkundig specialist ICU en voorzitter netwerkgroep V&VN VS ICU (tot februari 2022)
  • Mw. M.W.J.C. Prins-Smulders, verpleegkundig specialist ICU, V&VN ICU (vanaf februari 2022)
  • Dr. K.A.J. Kuijpers, revalidatiearts, VRA
  • Dr. F.A. van de Laar, huisarts
  • Drs. A.J. Meinders, internist-intensivist, NIV
  • Dr. A.F.C. Schut, intensivist, NIV
  • Mw. M. Siebel, patiëntorganisatie IC Connect
  • Dr. G.J. Versteegen, klinisch psycholoog, NIP
  • Dr. L.C.M. Vloet, lector Acute Intensieve zorg HAN, voorzitter FCIC
  • Prof. dr. A.R.H. van Zanten, internist-intensivist, NIV

 

Met ondersteuning van

  • Dr. G. Peeters, senior adviseur Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (tot november 2019)
  • Dr. S. Persoon, senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (vanaf november 2019)
  • Dr. V.C.M. Cox, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (vanaf februari 2020 tot november 2020)
  • Drs. M.E. Wessels, medisch informatiespecialist Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
  • Dr. S.N. Hofstede, senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (vanaf april 2022)
  •  

Belangenverklaringen

De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.

 

Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.

 

Werkgroep

Werkgroeplid

Functie

Nevenfuncties

Gemelde belangen

Ondernomen actie

Dijk, van

Hoogleraar IC geneeskunde UMC Utrecht

Geen

Geven van voordrachten voor de stichting Family and Patient centered Intensive Care (FCIC) (onbetaald)

Geen

Holtslag

Revalidatiearts, opleider & chef de polikliniek, Amsterdam UMC, locatie AMC

Lid Raad van Toezicht van De Zorgcirkel (betaald)

Adviseur NOC*NSF, Papendal, Arnhem, (betaald)

IC-revalidatie is een onderwerp waar onze afdeling (Revalidatie) belang aan hecht, er wordt op onze afdeling ook onderzoek naar gedaan

Geen

Bisschops

Internist-intensivist afdeling intensive care Radboudumc

Geen

Geen

Geen

Boogaard, van den

Senior onderzoeker afdeling lntensive Care Radboudumc en projectleider MONITOR-IC

 

Onbezoldigde functies:

- Bestuurslid European Delirium Association

- Adviseur Network for lnvestigation of Delirium: Unifying Scientists (NIDUS)

- Organisator IC-café regio Nijmegen & Omstreken

- Lid werkgroep Longterm Outcome and ICU Delirium van de European Society of lntensive Care Medicine

Projectleider MONITOR-lC (langetermijngevolgen lC-opname project; multicenter). De MONITOR-IC studie is niet door de industrie gesponsord.

 

Studie naar de effectiviteit van gestructureerde en gepersonaliseerde IC-nazorg.

Geen trekker/meelezer bij de module organisatie van zorg. Geen verdere actie.

Brackel-Welten

Voorzitter IC Connect, patientenorganisatie voor (voormalig) IC-patienten en naasten, tot 1 januari 2022 (vrijwilligerswerk)

 

Bestuurslid Stichting Family and patient Centered Intensive Care (FCIC), tot 1 januari 2022 (vrijwilligerswerk)

 

Jeugdarts KNMG niet praktiserend

Geen

Geen

Geen

Dis, van

Gepensioneerd

Afdeling Medische Psychologie en Psychiatrie, Onze Lieve Vrouwe Gasthuis, Amsterdam en

Afdeling Psychologie, Brein en Cognitie, van de Universiteit van Amsterdam

 

Thans

Gastdocent Medische Psychologie & Farmacopsychologie, Afdeling Psychologie, Brein & Cognitie, Universiteit van Amsterdam, Roeterseiland Campus, Nieuwe Achtergracht 126 B, 1018 WT, Amsterdam

 

Docent RINO-Amsterdam (postacademische onderwijs GGZ), Leidseplein 5, Amsterdam

Nederlandse Vereniging Gezondheidszorgpsychologie en haar specialismen (NVGzP): secretaris bestuur, Vz Cie Kwaliteit, Vz Cie Somatiek (onbetaald).

 

Landelijke Vereniging Medische Psychologie: Beroepsbelangen, Vz Werkgroep Farmacopsychologie, Werkgroep Slaap (onbetaald)

Geen

Geen

Klerks

Patiëntenvertegenwoordiger/ ervaringsdeskundige naaste, FCIC

Geen

Geen

Geen

Mol, van

Onderzoeker

Psycholoog en IC-verpleegkundige

Erasmus MC (1 fte)

Vrijwilliger Stichting FCIC

Secretaris

 

Vacatiegeld en reiskostenvergoeding

Geen

Geen

Schaaf, van der

Associate professor Amsterdam UMC (afd. revalidatiegeneeskunde) en Hogeschool van Amsterdam

Vrijwilliger Stichting FCIC (onbetaald)

Bestuurslid REACH netwerk (onbetaald)

Geen

Geen

Steen, van der

lnternist-lntensivist Pantein Ziekenhuis Beugen

 

Associate professor Amsterdam UMC (afd. revalidatiegeneeskunde) en Hogeschool van Amsterdam

CVO van vereniging voor Ostheopatie (onkostenvergoeding)

 

CMIO netwerk (onbezoldigd)

 

Vrijwilliger FCIC en coorzitter Stichting REACH netwerk (onbezoldigd)

ZonMw Project Citizen Health; projectleider (betaald/onkostenvergoeding)

DIGNIC project; Digitale gepersonaliseerde Nazorg na een opname op de Intensive Care Afdeling.

Geen

Woude, van der

Anesthesioloog-Intensivist Zuyderland Medisch Centrum 0,6 FTE

Medisch manager RVE Verpleegcentrum Zuyderland 0,3 FTE

Geen

Geen

Geen

Peeters

(tot 11-2019)

Senior adviseur/teamleider Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten

Senior Atlantic Fellow for Equity in Brain Health, Global Brain Health Institute, Trinity College Dublin (onderzoeker; onbetaald).

 

Verzorgen van onderwijs voor de epidemiologische onderwerpen in het curriculum voor de eerstejaars fellows in het programma van de Global Brain Health Institute.

Functie bij het Global Brain Health Institute: Er zijn soms financiële voordelen in de vorm van vergoeding van registratie en reiskosten voor congresbezoek.

 

Geen

Persoon

(vanaf 11-2019)

Adviseur Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten

Tot oktober 2018 Gastvrijheidsaanstelling afdeling Revalidatie Academisch Medisch Centrum, Amsterdam, in verband met promotietraject. Project: Physical fitness to improve fitness and combat fatigue in patients with multiple myeloma or lymphoma treated with high dose chemotherapy.

 

April 2018-september 2018: Docent Team Technologie, Fontys Paramedische Hogeschool. Begeleiden van studenten bij afstudeerstages. Max 1 dag in de week, betaald.

Geen

promotieonderzoek werd gefinancierd door KWF, financier had geen invloed op uitkomsten onderzoek of op huidige werkzaamheden.

Geen

Cox

(vanaf 02-2020)

Adviseur Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten

Promotieonderzoek, getiteld: “Partners of patients with acquired brain injury – impact dyadic relationships and support”

 

Gefinancierd door ZonMW, projectnummer #630000002

CARE4BRAIN: personalized CAREgiver and patient support in rehabilitation FOR patients with acquired BRAIN Deficits

Geen, financier promotieonderzoek had geen invloed op de uitkomsten onderzoek of op de huidige werkzaamheden.

Geen

 

Klankbordgroep

Klankbord-groeplid

Functie

Nevenfuncties

Gemelde belangen

Ondernomen actie

Brouwer Mengerink

GZ-psycholoog, St. Antoniusziekenhuis

Geen

Geen

Geen

Bruins

 

Internist-intensivist Medisch Centrum Leeuwarden

 

 

Commissie Nazorg NVIC (onbetaald).

 

Medisch manager ZE Acuut. 0,2 FTE

Ondersteunt lopend onderzoek naar het herstel van IC patiënten, niet als hoofdonderzoeker.

Geen

Dettling-Ihnenfeldt

 

Fysiotherapeut/onderzoeker AmsterdamUMC, locatie AMC

 

 

Secretaris Stichting REACH netwerk (onbetaald)

Geen

Geen

Dremmen

 

Revalidatiearts Zuyderland Medisch Centrum Heerlen - Sittard-Geleen.

Voorheen via Adelante Zorggroep

Geen

Geen

Geen

Endeman

 

Internist-intensivist, Erasmus MC, Rotterdam

Geen

Geen

Geen

Op ’t Hoog

(tot februari 2022)

Verpleegkundig specialist ICU

Elisabeth Tweesteden-ziekenhuis

 

Voorzitter V&VNVS ICU netwerk (onbetaald).

 

Lid Verpleegkundige Advies Raad Elisabeth Tweesteden-ziekenhuis

– vanuit loondienst.

 

Lid Dagelijks bestuur Vakgroep Verpleegkundig Specialisten Elisabeth Tweesteden-ziekenhuis (onbetaald).

Geen

Geen

Kuijpers

Revalidatiearts, Medisch spectrum Twente

Geen

Geen

Geen

Laar, van de

Huisarts (0,6 fte), onderzoeker/docent Academisch Gezondheidscentrum Thermion (0,4 fte), Radboud UMC, afdeling eerstelijns geneeskunde

Geen

Werkt samen in onderzoek naar post-IC patiënten (en familie) met onderzoekers IC RaboudUMC ( MiCare studie)

Geen

Meinders

Internist-intensivist St Antonius ziekenhuis, Utrecht

Geen

Geen

Geen

Prins-Smulders (vanaf februari 2022)

Verpleegkundig specialist ICU

Elisabeth Tweesteden-ziekenhuis

 

Vrijwilliger IC-connect FCIC (onbetaald)

Geen

Geen

Schut

Intensivist Ikazia ziekenhuis Rotterdam

Geen

Geen

Geen

Siebel

Ervaringsdeskundige patiëntenorganisatie ICConnect

Geen

Geen

Geen

Versteegen

Klinisch psycholoog, UMCG

Plaatsvervangend Hoofdopleider Psychotherapie, PPO, Groningen (0,1 fte)

(mede)verantwoordelijk voor de opleiding tot Psychotherapeut

Geen

Geen

Vloet

 

Voorzitter FCIC, vrijwilligersfunctie
Lector Acute Intensieve zorg HAN, 0,8 fte

Bestuurslid Venticare (onbetaald)

Vanuit lectoraat diverse gesubsidieerde trajecten op IC gebied. Momenteel geen op gebied van nazorg.

Geen

Zanten, van

lnternist-intensivist, Medisch Hoofd & Opleider, afdeling lntensive Care, Ziekenhuis Gelderse Vallei, Ede (0.8 FTE)

 

Buitengewoon Hoogleraar Wageningen Univeristy & Research, Wageningen (0.2 FTE)

Lid GIC, Lid platform Kwaliteit NlV, Lid ESPEN  richtlijn commissie Voeding volwassen lC patienten, Lid MEN sectie ESICM, working group gastrointestinal failure

Lid SKMS/ZonMw richtlijn Voeding en IC, Lid klankbordgroep SKMS/ZonMw richtlijn Nazorg en Revalidatie IC, Lid diverse congrescommissies (Nationale Voedingscongres, lnternational Sepsis Symposium Netherlands, Mythen Missers en Maatwerk lnfectieuze bedreigingen,Mythen Missers en Maatwerk Circulatie, Mythen Missers en Maatwerk Beademing, Begrenzingen Intensive Care, Masterclass lC Schiermonnikoog, Masterclass Voeding en IC)

 

Betaald:

Medisch Lid METC-Oost, kamer 4 WUR.

Expertiserapportages: Medirisk, Hofman Letselschade, Centramed, Rechtbank Midden-Nederland

spreker/onkostenvergoedingen bovengenoemde congressen in NL.

Spreker/onkostenvergoedingen internationale congressen: ISICEM, ESICM, ESPEN, ASPEN, CSPEN, IrSPEN, PENSA, BAPEN, BRASPEN,  CSCCM, Middle-East Nutrition Summit.

Lezingen, consultancy, reiskostenvergoedingen voor bedrijven in afgelopen 5 jaar: Abbott, AOP Pharma (Amomed),  BBraun, Baxter, Cablon Medical, Cardinal Health, Danone-Nutricia, DIM3, Fresenius-Kabi, Lyric, Mermaid, Nestle-Novartis. Rousselot.

 

Partner die Congresbureau Interactie voert.

 

Scholingen in acute zorg en IC geneeskunde.

 

Participatie als onderzoeker in lC sepsis trials (b.v. AKPA-ART 123 trombomoduline, adrenomedulline trial, Revival trial), VitaCCa trial (OHCA, vitamine C), opbrengsten vloeien naar Stichting lC research en worden niet uitgekeerd aan onderzoekers. Zelf geinitieerd onderzoek: VIRS-studie, (investigator initiated registry argipressine bij septische shock, grant AOP Pharma), Protein supplement RCT post ICU (grant Rousselot), nutrition intake post ICU (Valifood study, Prospect I&II study, grant Nutricia).

 

Gemelde belangen zijn niet relevant voor deze richtlijnmodule.

Geen

Inbreng patiëntenperspectief

Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door participatie van een afgevaardigde in de werkgroep vanuit Stichting FCIC en een afgevaardigde vanuit patiëntorganisatie IC Connect. De conceptmodule is tevens voor commentaar voorgelegd aan Stichting FCIC, patiëntorganisatie IC Connect en de Patiëntenfederatie Nederland.

Methode ontwikkeling

Evidence based

Implementatie

De aanbevelingen in deze module hangen met betrekking tot de implementatie (on)mogelijkheden sterk samen met die in de module Organisatie van zorg – submodule ‘Coördinatie en taken met betrekking tot de organisatie van IC-nazorg’. Voor een overzicht van het verwachte tijdspad voor implementatie, verwacht effect op kosten, de randvoorwaarden voor implementatie, mogelijke barrières voor implementatie en te ondernemen acties verwijzen wij u naar het implementatieplan bij deze module.

Werkwijze

AGREE

Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).

 

Kwalitatieve raming van mogelijke financiële gevolgen in het kader van de Wkkgz

Bij de richtlijn is conform de Wet kwaliteit, klachten en geschillen zorg (Wkkgz) een kwalitatieve raming uitgevoerd of de aanbevelingen mogelijk leiden tot substantiële financiële gevolgen. Bij het uitvoeren van deze beoordeling zijn richtlijnmodules op verschillende domeinen getoetst (zie het stroomschema op de Richtlijnendatabase).

Uit de kwalitatieve raming blijkt dat er waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen zijn, zie onderstaande tabel.

 

Module

Uitkomst kwalitatieve raming

Toelichting

Module Preventie van PICS

Waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft en het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht.

Module Preventie PICS-F

Waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft die substantiële financiële investering vraagt.

Module Identificatie van patiënten met risico op PICS

Waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft die substantiële financiële investering vraagt.

Module Screeningsinstrumenten voor PICS

Waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft die substantiële financiële investering vraagt.

Module Coördinatie en taken met betrekking tot de organisatie van IC-nazorg

Waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt ook het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft die substantiële financiële gevolgen met zich meebrengt, dat er geen toename van >5% is in het aantal in te zetten voltijdsequivalenten aan zorgverleners en het geen wijziging in het opleidingsniveau van zorgpersoneel betreft. Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht.

Module Overdracht klinische informatie in de keten

Waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft die substantiële financiële investering vraagt.  Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht.

Module Informatievoorziening aan en communicatie met de patiënt en naasten

Waarschijnlijk geen substantiële financiële gevolgen

Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt ook uit de toetsing dat het geen nieuwe manier van zorgverlening of andere organisatie van zorgverlening betreft die substantiële financiële investering vraagt.  Er worden daarom geen substantiële financiële gevolgen verwacht.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen

Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten met betrekking tot de preventie, herkenning en behandeling van PICS. Tevens zijn er knelpunten aangedragen door Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd (IGJ), Koninklijk Nederlands Genootschap voor Fysiotherapie (KNGF), Nederlandse Internisten Vereniging (NIV), NVIC, VRA, Nederlandse Vereniging voor Klinische Geriatrie (NVKG), Nederlandse Vereniging voor Heelkunde (NVvH), Nederlandse Vereniging voor Psychiatrie (NVvP), Stichting FCIC, IC Connect en Verpleegkundigen en Verzorgenden Nederland - Intensive Care (V&VN-IC) tijdens een Invitational conference. Een verslag hiervan is opgenomen in de bijlagen.

 

Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.

 

Uitkomstmaten

Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.

 

Methode literatuursamenvatting

Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.

 

Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs

De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect en residuele plausibele confounding).

 

GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).

 

GRADE

Definitie

Hoog

  • er is hoge zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is zeer onwaarschijnlijk dat de literatuurconclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Redelijk

  • er is redelijke zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is mogelijk dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Laag

  • er is lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • er is een reële kans dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Zeer laag

  • er is zeer lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • de literatuurconclusie is zeer onzeker.

 

Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nul-effect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).

 

Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)

Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, denk bijvoorbeeld aan aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE methodiek.

 

Formuleren van aanbevelingen

De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.

 

In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE-gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.

 

Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers

 

Sterke aanbeveling

Zwakke (conditionele) aanbeveling

Voor patiënten

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet.

Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet.

Voor behandelaars

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen.

Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren.

Voor beleidsmakers

De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid.

Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen.

 

Organisatie van zorg

In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen. Meer algemene, overkoepelende, of bijkomende aspecten van de organisatie van zorg worden behandeld in de module Organisatie van zorg.

 

Commentaar- en autorisatiefase

De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.

 

Literatuur

Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.

 

Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.

 

Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.

 

Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.

 

Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.

 

Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. https://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site.html

 

Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.

 

Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.

 

Schünemann HJ, Oxman AD, Brozek J, Glasziou P, Jaeschke R, Vist GE, Williams JW Jr, Kunz R, Craig J, Montori VM, Bossuyt P, Guyatt GH; GRADE Working Group. Grading quality of evidence and strength of recommendations for diagnostic tests and strategies. BMJ. 2008 May 17;336(7653):1106-10. doi: 10.1136/bmj.39500.677199.AE. Erratum in: BMJ. 2008 May 24;336(7654). doi: 10.1136/bmj.a139.

 

Schünemann, A Holger J [corrected to Schünemann, Holger J]. PubMed PMID: 18483053; PubMed Central PMCID: PMC2386626.

Wessels M, Hielkema L, van der Weijden T. How to identify existing literature on patients' knowledge, views, and values: the development of a validated search filter. J Med Libr Assoc. 2016 Oct;104(4):320-324. PubMed PMID: 27822157; PubMed Central PMCID: PMC5079497.

Zoekverantwoording

Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.

Volgende:
Behandeling van PICS