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Enregistrement W3156075540 · doi:10.3784/jbjc.202008240291

Meta-analysis on mortality of pulmonary disease caused by Mycobacterium avium complex

2021· article· en· W3156075540 sur OpenAlexaboutno aff
Yuanchun Li, Yue Zhang, Yanlin Zhao, Yanming Li

Notice bibliographique

Revue疾病监测 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMortality rateMeta-analysisInternal medicineCause of deathCohort studyMycobacterium avium complexDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective  To investigate the mortality of pulmonary disease caused by Mycobacterium avium complex (MAC). Methods  Relevant publications were collected by literature retrieval from Medline, Cochrane, Embase and Web of Science between January 1, 1941 and January 1, 2020. Two investigators screened 1 622 articles, and 48 articles were finally included according to the inclusion and exclusion criteria. Quality of included researches was evaluated by using Newcastle-Ottawa scale (NOS) and Cochrane risk of bias tool. Meta-analysis was performed on the original data by using RevMan5.3 and Stata14.0. Results  Forty eight studies, including 45 cohort studies and 3 random clinical trials and involving 6 933 cases of MAC pulmonary disease, were used, in which 31 studies reported causative mortality rate of MAC pulmonary diseases and 14 studies reported five-year all-cause mortality of MAC pulmonary diseases. This Meta-analysis indicated that all-cause mortality rate of MAC pulmonary diseases was 20.00% (I2=95.00%), five-year all-cause mortality rate was 26.00%(I2=94.00%), and the causative mortality rate was 5.00% (I2=87.00%). The prognostic factors included cavity type in radiography, age ≥65 years, being male, comorbidities, BMI ≤18.50 kg/m2 and ALB Conclusion  This meta-analysis revealed that all-cause mortality rate of MAC pulmonary diseases was high and the patients had poor prognosis. The patients with HIV infection, cavity and comorbidities had increased risk of death.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,060
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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