Comparison of severity index and plasma paraquat concentration for predicting survival after paraquat poisoning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severity index and plasma paraquat (PQ) concentration can predict the prognosis of patients with PQ poisoning. However, the better parameter is yet to be systematically investigated and determined. Thus, we conduct this systematic review and meta-analysis to investigate the prognostic value of severity index and plasma PQ concentration in patients with PQ poisoning. METHODS: We searched PubMed, Embase, Web of Science, ScienceDirect, and Cochrane Library to identify all relevant papers that were published up to March 2019. All diagnostic studies that compared severity index and plasma PQ concentration to predict mortality in patients with PQ poisoning were enrolled in this meta-analysis. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) for individual trials were pooled using a random-effect model. We also aggregated heterogeneity testing, sensitivity analysis, and publication bias analysis. RESULTS: Ultimately, seven studies involving 821 patients were included. The pooled OR with a 95% CI of severity index was 24.12 (95% CI: 9.34-62.34, P < .001), with an area under the curve of 0.88 (95% CI: 0.85-0.90), sensitivity of 0.84 (95% CI: 0.74-0.91), and specificity of 0.81 (95% CI: 0.75-0.87). Meanwhile, the pooled OR with 95% CI of plasma PQ concentration was 34.39 (95% CI: 14.69-80.56, P < .001), with an area under the curve of 0.94 (95% CI: 0.91-0.96), sensitivity of 0.86 (95% CI: 0.75-0.93), and specificity of 0.89 (95% CI: 0.76-0.95). Sensitivity analysis demonstrated the stability of the results of our meta-analysis. No significant publication bias was observed in this meta-analysis. CONCLUSION: Overall, this study indicated that severity index and plasma PQ concentration have relatively high-prognostic value in patients with PQ poisoning, and that the sensitivity and specificity of plasma PQ concentration are superior to those of severity index.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».