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Enregistrement W2897925126 · doi:10.1177/1747493018806196

Frequency of post-stroke pneumonia: Systematic review and meta-analysis of observational studies

2018· review· en· W2897925126 sur OpenAlexaboutno aff
Monica Badve, Zien Zhou, Diederik van de Beek, Craig S. Anderson, Maree L. Hackett

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilUniversity of New South Wales
Mots-clésMedicineStroke (engine)Meta-analysisConfidence intervalObservational studyPneumoniaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Post-stroke pneumonia and other infectious complications are serious conditions whose frequency varies widely across studies. Aims We conducted a systematic review to estimate the frequency of post-stroke pneumonia and other types of major infection. Summary of review MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and PsycINFO databases were searched for prospective studies with consecutive recruitment of stroke patients. The primary outcome was post-stroke pneumonia. Secondary outcomes were any infection and urinary tract infection. Quality assessment was done using Newcastle Ottawa scale. Heterogeneity of estimates across study populations was calculated using Cochran's Q (heterogeneity χ 2 ) and I 2 statistics. A total of 47 studies (139,432 patients) with 48 sample populations were eligible for inclusion. Mean age of patients was 68.3 years and their mean National Institute of Health Stroke Scale score was 8.2. The pooled frequency of post-stroke pneumonia was 12.3% (95% confidence interval [CI] 11%–13.6%; I 2 = 98%). The pooled frequency from 2011 to 2017 was 13.5% (95% CI 11.8%–15.3%; I 2 = 98%) and comparable with earlier periods (P interaction = 0.31). The pooled frequency in studies in stroke units was 8% (95% CI 7.1%–9%; I 2 = 78%) and significantly lower than other locations (P interaction = 0.001). The pooled frequency of post-stroke infection was 21% (95% CI 13%–29.3%; I 2 = 99%) and of post-stroke urinary tract infection was 7.9% (95% CI 6.7%–9.3%; I 2 = 96%). Conclusion Approximately 1 in 10 stroke patients experience pneumonia during the acute period of hospital care. The frequency of post-stroke pneumonia has remained stable in recent decades but is lower in patients receiving stroke unit care compared to management in other ward settings.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,036
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
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

Citations127
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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