Prognostic role of red blood cell distribution width in patients with sepsis: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Outcome prediction for patients with sepsis may be conductive to early aggressive interventions. Numerous biomarkers and multiple scoring systems have been utilized in predicting outcomes, however, these tools were either expensive or inconvenient. We performed a meta-analysis to evaluate the prognostic role of red blood cell distribution width (RDW) in patients with sepsis. Methods The online databases of Embase, Web of science, Pubmed, Corchrane library, Chinese Wanfang database, CNKI database were systematically searched from the inception dates to June, 24th, 2020, using the keywords red cell distribution width and sepsis. The odds ratio (OR) or Hazards ratio (HR) with corresponding 95% confidence intervals (95%CI) were pooled to evaluate the association between baseline RDW and sepsis. A random-effects model was used to pool the data, and statistical heterogeneity between studies was evaluated using the I 2 statistic. Sensitivity and subgroup analyses were performed to detect the publication bias and origin of heterogeneity. Results Eleven studies with 17,961 patients with sepsis were included in the meta-analysis. The pooled analyses indicated that increased baseline RDW was associated with mortality (HR = 1.14, 95%CI 1.09–1.20, Z = 5.78, P < 0.001) with significant heterogeneity ( I 2 = 80%, P heterogeneity < 0.001). Similar results were found in the subgroup analysis stratified by site of infection, comorbidity, Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score, study design, patients’ country. The predefined subgroup analysis showed that NOS score may be the origin of heterogeneity. Conclusions For patients with sepsis, baseline RDW may be a useful predictor of mortality, patients with increased RDW are more likely to have higher mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle