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Enregistrement W1914018054 · doi:10.18433/j34307

Statins Reduce Mortality After Non-severe but Not After Severe Pneumonia: A Systematic Review and Meta-Analysis

2015· review· en· W1914018054 sur OpenAlexvenueno aff
Mingwang Jia, Wenjie Huang, Li Li, Zhong Xu, Lichan Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePneumoniaConfidence intervalMeta-analysisOdds ratioInternal medicineConfoundingSubgroup analysisSystematic reviewStatinMEDLINEIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The objective of this study was to perform a systematic review and meta-analysis of the effects of statins on mortality for patients with non-severe pneumonia or severe pneumonia. METHODS: PubMed, EMBASE, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane central register of controlled trials and Clinicaltrials.gov were searched for the association between statins and non-severe/severe pneumonia. Eligible articles were analyzed in Stata 12.0. RESULTS: The database search yielded a total of 566 potential publications, 24 studies involving 312,309 patients met the eligibility criteria. Pooled unadjusted data showed that statin use was associated with lower mortality after non-severe pneumonia (odds ratio [OR] 0.70, 95% confidence interval [CI], 0.66-0.73), but not severe pneumonia (OR 1.05; 95% CI, 0.86-1.28). However, this protective effect of statins was weakened using adjusted estimates (OR 0.78, 95% CI, 0.75-0.82). Besides, protective effect of statins was attenuated by confounders in a subgroup analysis, especially when accounting for pneumonia severity indicators (OR 0.88; 95% CI, 0.80-0.96). CONCLUSIONS: Statin use was associated with reduced mortality after non-severe pneumonia but not severe pneumonia and this protective effect was weakened in subgroups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,030
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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