Prognostic role of red blood cell distribution width in patients with sepsis: a systematic review and meta-analysis
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 I2 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 (I2 = 80%, Pheterogeneity < 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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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».