Impact of Muscle Mass on Survival in Patients with Sepsis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study is to investigate the association between loss of muscle mass and prognosis of sepsis. METHODS: Six databases, including PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, Scopus, and Ovid, were searched by the deadline of August 18, 2020. A meta-analysis was conducted on the collected data by means of a random-effects model. The quality of each included article was assessed according to the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Out of 1,819 references, 6 articles and 1 conference abstract were included. Sepsis patients with a loss of muscle mass or sarcopenia had higher mortality (risk ratio [RR]: 1.94, 95% confidence intervals [CI]: 1.59-2.37; I-squared = 18.7%, p < 0.001). The RR of mortality within 30 days (RR: 2.31, 95% CI: 1.78-2.99, p < 0.001) was higher than that of mortality over 30 days. Loss of psoas muscle mass, as evaluated by CT, showed the highest RR of sepsis mortality. In addition, based on data on overall survival retrieved from 4 trials, the pooled hazard ratio (HR) for patients with a loss of muscle mass or sarcopenia was 3.04. Subgroup analysis showed that survival time was the main source of heterogeneity for the overall HR. Furthermore, the scanning areas of muscle mass in survival patients were 0.33 cm2/m2 higher than those measured in deceased patients. CONCLUSION: A loss of muscle mass, as evaluated by CT scan, was associated with a poor outcome in sepsis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».