Association of Preadmission Metformin Use and Prognosis in Patients With Sepsis and Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim A growing body of evidence suggests that preadmission metformin use could decrease the mortality of septic patients with diabetes mellitus (DM); however, the findings remain controversial. Therefore, this meta-analysis was conducted on available studies to confirm the relationship between preadmission metformin use and mortality in patients with sepsis and DM. Methods A comprehensive search of the PubMed, Embase, and Cochrane Library databases was performed for studies published before August 8, 2021. Observational studies assessing the correlation between metformin use and mortality in patients with sepsis and DM were considered eligible studies. We used the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) to assess the outcome quality of each included article. Furthermore, the odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals ( CI s) were analyzed using the inverse variance method with random effects modeling. Results Eleven articles including 8195 patients were analyzed in this meta-analysis. All the included articles were scored as low risk of bias. Our results showed that preadmission metformin use had a lower mortality rate (OR, 0.74; 95% CI s, 0.62–0.88, P < 0.01) in patients with sepsis and DM. Surprisingly, there was no statistically significant difference in the levels of serum creatinine (weighted mean difference (WMD), 0.36; 95% CI s, −0.03–0.75; P = 0.84) and lactic acid (WMD, −0.16; 95% CI s, −0.49–0.18; P = 0.07) between preadmission metformin use and non-metformin use. Conclusions This study is the most comprehensive meta-analysis at present, which shows that preadmission metformin use may reduce mortality and not increase the levels of serum creatinine and lactic acid in adult patients with sepsis and DM. Therefore, these data suggest that the potential efficacy of metformin could be assessed in future clinical studies. Systematic Review Registration https://inplasy.com/?s=INPLASY2021100113 , identifier INPLASY2021100113.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,000 |
| 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 ».