Impact of Fever on Outcome in Patients With Stroke and Neurologic Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Many studies associate fever with poor outcome in patients with neurological injury, but this relationship is blurred by divergence in populations and outcome measures. We sought to incorporate all recent scholarship addressing fever in brain-injured patients into a comprehensive meta-analysis to evaluate disparate clinical findings. METHODS: We conducted a Medline search for articles since January 1, 1995 (in English with abstracts, in humans) and hand searches of references in bibliographies and review articles. Search terms covered stroke, neurological injury, thermoregulation, fever, and cooling. A total of 1139 citations were identified; we retained 39 studies with 67 tested hypotheses contrasting outcomes of fever/higher body temperature and normothermia/lower body temperature in patients with neurological injury covering 14431 subjects. A separate meta-analysis was performed for each of 7 outcome measures. Significance was evaluated with Zc developed from probability values or t values. Correlational effect size, r (es), was calculated for each study and used to derive Cohen's d unbiased combined effect size and relative risk. RESULTS: Fever or higher body temperature was significantly associated with worse outcome in every measure studied. Relative risk of worse outcome with fever was: mortality, 1.5; Glasgow Outcome Scale, 1.3; Barthel Index, 1.9; modified Rankin Scale, 2.2; Canadian Stroke Scale, 1.4; intensive care length of stay, 2.8; and hospital length of stay, 3.2. CONCLUSIONS: In the pooled analyses covering 14431 patients with stroke and other brain injuries, fever is consistently associated with worse outcomes across multiple outcome measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».