Stress hyperglycaemia in critically ill patients and the subsequent risk of diabetes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hyperglycaemia occurs frequently in critically ill patients without diabetes. We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate whether this 'stress hyperglycaemia' identifies survivors of critical illness at increased risk of subsequently developing diabetes. METHODS: We searched the MEDLINE and Embase databases from their inception to February 2016. We included observational studies evaluating adults admitted to the intensive care unit (ICU) who developed stress hyperglycaemia if the researchers reported incident diabetes or prediabetes diagnosed ≥3 months after hospital discharge. Two reviewers independently screened the titles and abstracts of identified studies and evaluated the full text of relevant studies. Data were extracted using pre-defined data fields, and risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled ORs with 95 % CIs for the occurrence of diabetes were calculated using a random-effects model. RESULTS: = 36.5 %). Studies differed with regard to definitions of stress hyperglycaemia, follow-up and cohorts studied. CONCLUSIONS: Stress hyperglycaemia during ICU admission is associated with increased risk of incident diabetes. The strength of this association remains uncertain because of statistical and clinical heterogeneity among the included studies.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».