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Enregistrement W2357368971 · doi:10.1371/journal.pone.0155044

Global Variability in Reported Mortality for Critical Illness during the 2009-10 Influenza A(H1N1) Pandemic: A Systematic Review and Meta-Regression to Guide Reporting of Outcomes during Disease Outbreaks

2016· review· en· W2357368971 sur OpenAlexafffund
Abhijit Duggal, Ruxandra Pinto, Gordon D. Rubenfeld, Robert Fowler

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineOutbreakPandemicMeta-analysisDemographySeverity of illnessDiseaseConfidence intervalMEDLINEInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Virology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine how patient, healthcare system and study-specific factors influence reported mortality associated with critical illness during the 2009-2010 Influenza A (H1N1) pandemic. METHODS: Systematic review with meta-regression of studies reporting on mortality associated with critical illness during the 2009-2010 Influenza A (H1N1) pandemic. DATA SOURCES: Medline, Embase, LiLACs and African Index Medicus to June 2009-March 2016. RESULTS: 226 studies from 50 countries met our inclusion criteria. Mortality associated with H1N1-related critical illness was 31% (95% CI 28-34). Reported mortality was highest in South Asia (61% [95% CI 50-71]) and Sub-Saharan Africa (53% [95% CI 29-75]), in comparison to Western Europe (25% [95% CI 22-30]), North America (25% [95% CI 22-27]) and Australia (15% [95% CI 13-18]) (P<0.0001). High income economies had significantly lower reported mortality compared to upper middle income economies and lower middle income economies respectively (P<0.0001). Mortality for the first wave was non-significantly higher than wave two (P = 0.66). There was substantial variability in reported mortality among the specific subgroups of patients: unselected critically ill adults (27% [95% CI 24-30]), acute respiratory distress syndrome (37% [95% CI 32-44]), acute kidney injury (44% [95% CI 26-64]), and critically ill pregnant patients (10% [95% CI 5-19]). CONCLUSION: Reported mortality for outbreaks and pandemics may vary substantially depending upon selected patient characteristics, the number of patients described, and the region and economic status of the outbreak location. Outcomes from a relatively small number of patients from specific regions may lead to biased estimates of outcomes on a global scale.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,037
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomainePrésentation des résultats
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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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