P305 Cirrhosis and fungal infections-a cocktail for catastrophe: a systematic review and meta-analysis with machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Poster session 2, September 22, 2022, 12:30 PM - 1:30 PM Objectives We evaluated the magnitude and factors contributing to poor outcomes among cirrhosis patients with fungal infections (FIs). Methods We searched PubMed, Embase, Ovid, and WOS and included articles reporting mortality in cirrhosis with FIs. We pooled the point and relative-risk (RR) estimates of mortality on random-effects meta-analysis and explored their heterogeneity (I2) on subgroups, meta-regression, and machine learning (ML). We assessed the study quality through New-Castle-Ottawa-Scale and estimate-asymmetry through Eggers regression (CRD42019142782). Results Of 4345, 34 studies (2134 patients) were included (good/fair/poor quality: 12/21/1). Pooled mortality of FIs was 64.1% (95%CI: 55.4-72.0, 12: 87%, P <.01), which was 2.1 times higher than controls (95%CI: 1.8-2.5, 12:89%, P <.01). Higher CTP (MD: +0.52, 95%CI: 0.27-0.77), MELD (MD: +2.75, 95% CI: 1.21-4.28), organ failures, and increased hospital stay (30 vs. 19 days) was reported among cases with FIs. Patients with ACLF (76.6%, RR: 2.3), and ICU-admission (70.4%, RR: 1.6) had the highest mortality. The risk was maximum for pulmonary-FIs (79.4%, RR: 1.8), followed by peritoneal-FIs (68.3%, RR: 1.7) and fungemia (55%, RR: 1.7). The mortality was higher in FIs than bacterial (RR: 1.7) or no-infections (RR: 2.9). Estimate-asymmetry was evident (P <.05). Up to 8 clusters and 5 outlier studies were identified on ML, and the estimate-heterogeneity was eliminated on excluding such studies. Conclusions A substantially worse prognosis, poorer than bacterial infections in cirrhosis patients with FIs indicates an unmet need for improving fungal diagnostics and therapeutics in this population. ACLF and ICU admission should be included in host criteria for defining IFIs.
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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 | 0,024 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».