Predictors of In-Hospital Mortality among Patients with Pulmonary Tuberculosis: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is uncertainty regarding which factors are associated with in-hospital mortality among patients with pulmonary TB (PTB). The aim of this systematic review and meta-analysis is to identify predictors of in-hospital mortality among patients with PTB. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and Global Health, for cohort and case-control studies that reported risk factors for in-hospital mortality in PTB. We pooled all factors that were assessed for an association, and presented relative associations as pooled odds ratios (ORs). RESULTS: We identified 2,969 records, of which we retrieved 51 in full text; 11 cohort studies that evaluated 5,468 patients proved eligible. Moderate quality evidence suggested an association with co-morbid malignancy and in-hospital mortality (OR 1.85; 95% CI 1.01-3.40). Low quality evidence showed no association with positive sputum smear (OR 0.99; 95% CI 0.40-2.48), or male sex (OR 1.09, 95% CI 0.84-1.41), and very low quality evidence showed no association with diabetes mellitus (OR 1.31, 95% IC 0.38-4.46), and previous TB infection (OR 2.66, 95% CI 0.48-14.87). CONCLUSION: Co-morbid malignancy was associated with increased risk of in-hospital death among pulmonary TB patients. There is insufficient evidence to confirm positive sputum smear, male sex, diabetes mellitus, and previous TB infection as predictors of in-hospital mortality in TB patients.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».