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Enregistrement W2066334998 · doi:10.1136/bmj.f5061

Populations at risk for severe or complicated influenza illness: systematic review and meta-analysis

2013· review· en· W2066334998 sur OpenAlexaffabout
Dominik Mertz, Tae Hyong Kim, Jennie Johnstone, Po-Po Lam, Michelle Science, Stefan P. Kuster, Shaza A. Fadel, Dat Tran, E. Fernández, Neera Bhatnagar, Mark Loeb

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMount Sinai HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMedicineOdds ratioObservational studyConfidence intervalRisk factorMeta-analysisPandemicRelative riskConfoundingMEDLINECINAHLIntensive care unitInternal medicineEmergency medicineIntensive care medicinePediatricsDiseasePsychological interventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate risk factors for severe outcomes in patients with seasonal and pandemic influenza. DESIGN: Systematic review. STUDY SELECTION: Observational studies reporting on risk factor-outcome combinations of interest in participants with influenza. Outcomes included death, ventilator support, admission to hospital, admission to an intensive care unit, pneumonia, and composite outcomes. DATA SOURCES: Medline, Embase, CINAHL, Global Health, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials to March 2011. RISK OF BIAS ASSESSMENT: Newcastle-Ottawa scale to assess the risk of bias. GRADE framework to evaluate the quality of evidence. RESULTS: 63 537 articles were identified of which 234 with a total of 610 782 participants met the inclusion criteria. The evidence supporting risk factors for severe outcomes of influenza ranged from being limited to absent. This was particularly relevant for the relative lack of data for non-2009 H1N1 pandemics and for seasonal influenza studies. Limitations in the published literature included lack of power and lack of adjustment for confounders was widespread: adjusted risk estimates were provided for only 5% of risk factor-outcome comparisons in 39 of 260 (15%) studies. The level of evidence was low for "any risk factor" (odds ratio for mortality 2.77, 95% confidence interval 1.90 to 4.05 for pandemic influenza and 2.04, 1.74 to 2.39 for seasonal influenza), obesity (2.74, 1.56 to 4.80 and 30.1, 1.74 to 2.39), cardiovascular diseases (2.92, 1.76 to 4.86 and 1.97, 1.06 to 3.67), and neuromuscular disease (2.68, 1.91 to 3.75 and 3.21, 1.84 to 5.58). The level of evidence was very low for all other risk factors. Some well accepted risk factors such as pregnancy and belonging to an ethnic minority group could not be identified as risk factors. In contrast, women who were less than four weeks post partum had a significantly increased risk of death from pandemic influenza (4.43, 1.24 to 15.81). CONCLUSION: The level of evidence to support risk factors for influenza related complications is low and some well accepted risk factors, including pregnancy and ethnicity, could not be confirmed as risks. Rigorous and adequately powered studies are needed.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0280,037
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

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

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

Tête enseignante Opus0,530
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,006 · 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

Citations658
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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