Prevalence and outcomes of acute respiratory distress syndrome in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In this study, we aimed to investigate the prevalence, timing, risk factors, and outcomes of acute respiratory distress syndrome (ARDS) in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). Methods: PubMed and four other databases were searched for randomized controlled trials (RCTs) and observational studies of patients 18 years or older through October 20, 2021. Study quality was assessed, using the Cochrane Risk of Bias tool for RCTs and the Newcastle-Ottawa Scale for cohort and case-control studies. High-grade aSAH was defined as a Hunt-Hess grade≥3 and/or a modified Fisher score≥3. A good neurological outcome was defined as a Glasgow Outcome Scale score ≥4. Random-effects meta-analyses were conducted to estimate the pooled outcome prevalence and 95% confidence interval (CI). Results: Eleven observational studies (n=6,107) met the inclusion criteria. Overall, 15% of the patients (95% CI=10.5–20.0; I2=97.8%) developed ARDS after aSAH, with a mean time of 3 days (95% CI=1.9–3.7; I2=54%). Overall survival at discharge was 80% (95% CI=75–86; I2=96%), and 67% of aSAH patients (95% CI=54.9–78.9; I2=94%) had a good neurological outcome at any time. The aSAH cohort without ARDS had a higher rate of survival than those with ARDS (79% vs. 49%, P=0.028). Male sex, patients with a high-grade aSAH, patients who developed pneumonia, and systemic inflammatory response syndrome during hospital admission were at a higher risk of developing ARDS.Conclusion: In this meta-analysis, approximately one in six patients developed ARDS after aSAH, with a mean time of 3 days from the initial presentation, and ARDS was associated with increased mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».