Prognostic role of elevated VEGF in sepsis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence and mortality of sepsis are increasing year by year, and there is still a lack of specific biomarkers to predict its prognosis. Prognostic value of vascular endothelial growth factor (VEGF) in predicting the severity and mortality of sepsis has been gradually discovered. Methods: Literature was searched through Embase, PubMed, Web of Science, China National Knowledge Infrastructure(CNKI) and Cochrane Library databases in March 2022. Observational studies, evaluating the impact of VEGF in sepsis outcomes (mortality and severity) are included in this meta-analysis. Risk of bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Sensitivity and publication bias analyses were also assessed. Meta-regression analysis were performed to identify the potential sources of heterogeneity. Result: A total of 1,574 articles were retrieved from the systematic literature search. We included 20 studies for qualitative and quantitative analysis. Deceased and critically ill patients had higher baseline VEGF levels than survivors and non-severe patients. The pooled sensitivity and specificity for VEGF predicts sepsis mortality were 0.79and 0.76, respectively. the area under the SROC curve was 0.83. Conclusion: High VEGF are associated with poor clinical outcomes for patients diagnosed with sepsis. This study was recorded on PROSPERO, under the registration ID: CRD42022323079.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».