A meta-analysis of ventriculostomy-associated cerebrospinal fluid infections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ventriculostomy insertion is a common neurosurgical intervention and can be complicated by ventriculostomy-associated cerebrospinal fluid infection (VAI) which is associated with increased morbidity and mortality. This meta-analysis was aimed at determining the pooled incidence rate (number per 1000 catheter-days) of VAI. METHODS: Relevant studies were identified from MEDLINE and EMBASE and from reference searching of included studies and recent review articles on relevant topics. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess quality and risk of bias. A random effects model was used to pool individual study estimates and 95% confidence intervals (CI) were calculated using the exact Poisson method. Heterogeneity was assessed using the heterogeneity χ2 and I-squared tests. Subgroup analyses were performed and a funnel plot constructed to assess publication bias. RESULTS: There were a total of 35 studies which yielded 752 infections from 66,706 catheter-days of observation. The overall pooled incidence rate of VAI was 11.4 per 1000 catheter days (95% CI 9.3 to 13.5), for high quality studies the rate was 10.6 (95% CI 8.3 to 13) and 13.5 (95% CI 8.9 to 18.1) for low quality studies. Studies which had mean duration of EVD treatment of less than 7 days had a pooled VAI rate of 19.6 per 1000 catheter-days, those with mean duration of 7-10 days had VAI rate of 12.8 per 1000 catheter-days and those with mean duration greater than 10 days had VAI rate of 8 per 1000 catheter-days. There was significant heterogeneity for the primary outcome (p = 0.004, I-squared = 44%) and most subgroups. The funnel plot did not show evidence for publication bias. CONCLUSIONS: The incidence rate of VAI is 11.4 per 1000 catheter-days. Further research should focus on analysis of risk factors for VAI and techniques for reducing the rate of VAI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle