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Enregistrement W2991794756 · doi:10.1177/0885066619892225

Incidence of Intra-Abdominal Hypertension and Abdominal Compartment Syndrome: A Systematic Review

2019· review· en· W2991794756 sur OpenAlexaff
Zaid Khot, Patrick B. Murphy, Nathalie Sela, Neil Parry, Kelly Vogt, Ian Ball

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAbdominal Surgery and Complications
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbdominal compartment syndromeCritically illIncidence (geometry)Intensive care medicineMEDLINEEmergency medicineInternal medicineSurgeryAbdomen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the contemporary prevalence of intra-abdominal hypertension (IAH) and abdominal compartment syndrome in critically ill patients. DATA SOURCES: Medline, Embase, and Central databases. STUDY SELECTION: Studies reporting on the prevalence of IAH in consecutively admitted critically ill patients using the World Society of Abdominal Compartment Syndrome (WSACS) consensus guidelines for intra-abdominal pressure (IAP) measurement. DATA EXTRACTION: Duplicate independent review and data abstraction. DATA SYNTHESIS: The search identified 2428 titles with 6 eligible studies (n = 1965). Reported prevalence ranged from 30% to 49%. Despite abiding by the WSACS guidelines for IAP measurement, studies varied in their definition of IAH, frequency and duration of IAP measurement, and reporting of outcomes. Three of 6 studies reported that IAH, especially at higher grades, was an independent predictor of mortality. CONCLUSIONS: Intra-abdominal hypertension is a common finding in critically ill patients and may be associated with increased mortality, especially at higher grades. Further prospective research is required to examine the effect of screening and treatment of IAH on patient outcomes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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