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Enregistrement W2904505341 · doi:10.1038/s41598-018-36288-1

Association between diabetes mellitus and poor patient outcomes after out-of-hospital cardiac arrest: A systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2904505341 sur OpenAlexaboutno aff
Dinesh Voruganti, Adithya Chennamadhavuni, Rohan Garje, Ghanshyam Shantha, Marin L. Schweizer, Saket Girotra, Michael Giudici

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineOdds ratioHazard ratioMeta-analysisInternal medicineModified Rankin ScaleDiabetes mellitusConfidence intervalCohort studyIschemic strokeEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diabetes mellitus (DM) serves as an important prognostic indicator in patients with cardiac-related illness. Our objective is to compare survival and neurological outcomes among diabetic and non-diabetic patients who were admitted to the hospital after an out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). We searched MEDLINE and EMBASE for relevant articles from database inception to July 2018 without any language restriction. Studies were included if they evaluated patients who presented with OHCA, included mortality and neurological outcome data separately for DM patients and Non-DM patients and reported crude data, odds ratio (OR), relative risk (RR) or hazard ratio (HR). Two investigators independently reviewed the retrieved citations and assessed eligibility. The quality of included studies was evaluated using Newcastle-Ottawa quality assessment scale for cohort studies. Random-effect models using the generic variance method were used to create pooled odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI). Heterogeneity was assessed using the I 2 value. Survival and neurological outcomes (using modified rankin scale and cerebral performance category scale) after OHCA in hospitalized patients with DM compared with patients without DM. Out of 57 studies identified, six cohort studies met the inclusion criteria. In an analysis of unadjusted data, patients with DM had lower odds of survival, pooled OR 0.64; 95% CI, 0.52–0.78, [I 2 = 90%]. When adjusted ORs were pooled, the association between DM and survival after OHCA was still significantly reduced, pooled OR 0.78, 95% CI, 0.68–0.89 [I 2 = 55%]. Unadjusted pooled OR revealed poor neurological outcomes in patients with DM, pooled OR 0.55, 95% CI, 0.38–0.80 [I 2 = 90%]. The result demonstrates significant poor outcomes of in-hospital survival and neurological outcomes among DM patients after OHCA.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,030
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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