Socio-demographic risk factors of ventilator-associated pneumonia in neonates:A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To provide the evidences for the early-warning strategies of ventilator-associated pneumonia (VAP) in neonates,we systematically reviewed all related studies and analyzed the socio-demographic risk factors of VAP in neonates.Methods We retrieved all related studies in CNKI,Wanfang,VIP,CBM,Pubmed and Embase and evaluated their risk of bias by Newcastle-Ottawa Scale and analyzed all data by Meta-analysis.Results There were 21 case-control studies involving 3 546 neonates and 1 201 VAP patients and 6 socio-demographic risk factors of VAP in neonates being included.The odds ratio of deaths had significant differences between VAP and non VAP group (OR=2.98).Five studies involving 1 031 neonates were included,the average hospitalization days was significantly different between VAP and non-VAP group (MD=9.33).The average gestational age was significandy different between VAP and non-VAP group (MD =-3.05) and the odds ratio of VAP was significantly different between ≤ 37 w group and ＞37 w group (OR=2.62),between 32～37 w group and ＞37 w group (OR=2.37) and between ＜32 w group and 32～37 w group (OR=2.72).Nineteen studies involving 3 238 neonates were included,the average weight was significantly different between VAP and non-VAP group (MD=-0.58) and the odds ratio of VAP was significantly different between＜2.5 kg and ≥2.5 kg group(OR=3.75),between 1.5～2.5 kg and ＞2.5 kg group (OR=2.42) and between ＜1.5 kg and 1.5～2.5 kg group (OR=3.02).Conclusions In neonates,VAP is an important cause of death which prolongs hospitalization and increases economic burden.Our study confirms that the gestational age (≤37 w) and weight(＜2.5 kg) increase the risk of VAP and all neonates with lower weight and smaller gestational age have higher risk of VAP.Therefore,the weight and gestational age are important risk and early-warning factors. Key words: Neonates; Ventilator-associated pneumonia; Socio-demographic risk factors; Meta-analysis
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».