Pneumonia Prevention to Decrease Mortality in Intensive Care Unit: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine the strategies of prevention of hospital-acquired pneumonia that reduce mortality in intensive care unit (ICU). METHODS: We followed PRISMA (Preferred Reported Items for Systemic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. We searched MEDLINE and the Cochrane Controlled Trials Register (through 10 June 2014) as well as reference lists of articles. We included all randomized controlled trials conducted in critically ill adult patients hospitalized in ICUs and evaluating digestive prophylactic methods (selective digestive decontamination [SDD], acidification of gastric content, early enteral feeding, prevention of microinhalation); circuit prophylactic methods (closed suctioning systems, early tracheotomy, aerosolized antibiotics, humidification, lung secretion drainage, silver-coated endotracheal tubes) or oropharyngeal prophylactic methods (selective oropharyngeal decontamination, patient position, sinusitis prophylaxis, subglottic secretion drainage, tracheal cuff monitoring). One reviewer extracted data that were checked by 3 others. The primary outcome was the mortality rate in the ICU. RESULTS: We identified 157 randomized trials to pool in a meta-analysis. The primary outcome was available in 145 studies (n = 37 156). The risk ratio (RR) for death was 0.95 (95% confidence interval [CI], .92-.99; P = .02) in the intervention groups. In subgroup analysis, only SDD significantly decreased mortality compared with control (n = 10 227; RR, 0.84 [95% CI, .76-.92; P < .001]). The RR for in-ICU death was 0.78 (95% CI, .69-.89; P < .001; I(2) = 33%) in trials investigating SDD with systemic antimicrobial therapy and 1.00 (.84-1.21; P = .96; I(2) = 0%) without systemic antimicrobial therapy. CONCLUSIONS: Selective digestive decontamination with systemic antimicrobial therapy reduced mortality and should be considered in critically ill patients at high risk for death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».