Risk factors for pulmonary embolism in ICU patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Pulmonary embolism (PE) is a clinical disease of pulmonary hypertension, right heart failure and pulmonary oxygen uptake dysfunction caused by obstruction of pulmonary artery blood flow caused by embolic substances. The incidence rate of acute PE (ATPE) has been increasing year by year in recent years. And ATPE has become a hot topic of common concern in the departments of severe, emergency, respiratory and heart diseases. Research and clinical practice have proved that early thrombolysis and other specific treatment can greatly improve its prognosis. However, the early diagnosis and treatment rate of ATPE is only 7%, for the lack of simple and objective diagnosis and quantitative evaluation of the degree of ATPE. Therefore, the screening of risk factors for PE in intensive care unit (ICU) patients by systematic review and meta-analysis is an important preliminary work to carry out the early diagnosis model of PE. Methods: We will retrieve eight electronic databases from their inception to May 31, 2021, which include PubMed, Cochrane Library, Excerpt Medical Database (Embase), Web of science, China Biology Medicine disc, VIP database (VIP), Wan Fang database, China National Knowledge Infrastructure. Methodological quality of all studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. We will use STATA V.13.0 software and RevMan5.3 for data analysis, and risk factor effect sizes will be expressed as an odds ratio and their 95% Cl. Results: We will disseminate the findings of this systematic review and meta-analysis via publications in peer-reviewed journals. With this study, we can get the significant risk factors and risk ratio of PE in ICU patients. Conclusion: This study systematically reviewed the existing evidence and determined the risk factors for PE in ICU patients. This study provides a basis for the establishment of early warning and prediction model of PE in ICU patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».