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Enregistrement W2983380135 · doi:10.1136/bmjopen-2019-029072

Comorbidity in adults with traumatic brain injury and all-cause mortality: a systematic review

2019· review· en· W2983380135 sur OpenAlexafffund
Chen Xiong, Sara Hanafy, Vincy Chan, Zheng Hu, Mitchell Sutton, Michael Escobar, Angela Colantonio, Tatyana Mollayeva

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensOntario Brain InstitutePublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchToronto Rehabilitation InstituteInstitute for Clinical Evaluative SciencesNational Institutes of HealthAlzheimer's Association
Mots-clésComorbidityMedicinePsycINFOTraumatic brain injuryCohort studyEpidemiologyMEDLINEPoison controlPsychiatryInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Comorbidity in traumatic brain injury (TBI) has been recognised to alter the clinical course of patients and influence short-term and long-term outcomes. We synthesised the evidence on the effects of different comorbid conditions on early and late mortality post-TBI in order to (1) examine the relationship between comorbid condition(s) and all-cause mortality in TBI and (2) determine the influence of sociodemographic and clinical characteristics of patients with a TBI at baseline on all-cause mortality. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Medline, Central, Embase, PsycINFO and bibliographies of identified articles were searched from May 1997 to January 2019. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Included studies met the following criteria: (1) focused on comorbidity as it related to our outcome of interest in adults (ie, ≥18 years of age) diagnosed with a TBI; (2) comorbidity was detected by any means excluding self-report; (3) reported the proportion of participants without comorbidity and (4) followed participants for any period of time. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers extracted the data and assessed risk of bias using the Quality in Prognosis Studies tool. Data were synthesised through tabulation and qualitative description. RESULTS: A total of 27 cohort studies were included. Among the wide range of individual comorbid conditions studied, only low blood pressure was a consistent predictors of post-TBI mortality. Other consistent predictors were traditional sociodemographic risk factors. Higher comorbidity scale, scores and the number of comorbid conditions were not consistently associated with post-TBI mortality. CONCLUSIONS: Given the high number of comorbid conditions that were examined by the single studies, research is required to further substantiate the evidence and address conflicting findings. Finally, an enhanced set of comorbidity measures that are suited for the TBI population will allow for better risk stratification to guide TBI management and treatment. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42017070033.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,502
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,053 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations58
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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