Risk factors for mortality in patients with dengue: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate risk factors for mortality in dengue. METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis searching MEDLINE, Embase, SciELO, LILACS Bireme, and OpenGrey databases to identify eligible observational studies of patients with dengue, of both genders, aged 14 years or older, that analysed risk factors associated with mortality and reported adjusted risk measures with their respective confidence intervals (CIs). We estimated the pooled weighted mean difference and 95% CIs with a DerSimonian and Laird random-effects model. We assessed the methodological quality using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Of 1,170 citations reviewed, 18 papers, with a total of 25,851 patients, were included in the systematic review and 12 in the meta-analysis. Severe hepatitis (OR 29.222, 95% CI 3.876-220.314), dengue shock syndrome (OR 23.575, 95% CI 3.664-151.702), altered mental status (OR 3.76, 95% CI 1.67-8.42), diabetes mellitus (OR 3.698, 95% CI 1.196-11.433), and higher pulse rate (OR 1.039, 95% CI 1.011-1.067) are associated with mortality in patients with dengue. All studies included were classified as having a high quality. CONCLUSIONS: Proper identification and management of these risk factors should be considered to improve patient outcomes and reduce the hidden burden of this neglected tropical disease. Future well-designed studies are needed to investigate the association of other clinical, radiological, and laboratorial findings with mortality in dengue, as well as to develop prognostic models based on the risk factors found in our study.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».