Risk factors of stroke complicated with hospital-acquired pneumonia: a systematic review and meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital-acquired pneumonia (HAP) is a common type of nosocomial infection and a common complication experienced by stroke patients during hospitalization. HAP can aggravate patients' primary disease condition and lead to death. Clinically, a variety of factors may affect the occurrence of HAP in patients. In this study, we conducted a meta-analysis of the literature to investigate the risk factors of stroke with HAP for clinical reference. METHODS: The PubMed, Medline, Embase and Cochrane Library databases were selected as the sources for the literature search. English-language publications were included. The articles related to stroke with HAP were published from January 2000 to January 2021. The articles were screened and their quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis was performed of the factors affecting the incidence of HAP using Revman 5.4 software. RESULTS: Ultimately, 7 articles with a total of 1,172 patients were included in the meta-analysis. Of the 1,172 patients, 352 (30.03%) had an HAP infection. The results of the meta-analysis showed that patient age [mean difference (MD) =4.91, 95% confidence interval (CI): 3.90 to 5.93; P<0.00001], National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score (MD =3.84, 95% CI: 3.01 to 4.67; P<0.00001), and patient malnutrition [odds ratio (OR) =1.85, 95% CI: 1.13 to 3.04; P=0.02] were risk factors for the development of HAP, while gender, stroke history, smoking history, and comorbidities (diabetes, hypertension, coronary heart disease, and hyperlipidemia) were not risk factors for the development of HAP. DISCUSSION: A total of 7 articles were included in this meta-analysis examining the influencing factors of HAP in stroke patients. The results showed that age, NIHSS score, and malnutrition were risk factors of HAP in stroke patients, while gender, stroke history, smoking history, and complications (diabetes, hypertension, coronary heart disease, and hyperlipidemia) were not influencing factors of HAP.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».