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Enregistrement W4309866983 · doi:10.37766/inplasy2022.11.0119

Monocytic HLA-DR expression and clinical outcomes in adult ICU patients with sepsis – a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4309866983 sur OpenAlexaff
Anna Neodo, Fiona Augsburger, Jan Waskowski, Joerg C. Schefold, Thibaud Spinetti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisMedicineSeptic shockOrgan dysfunctionSOFA scoreIntensive care medicinePopulationMultiple organ dysfunction syndromeSystemic inflammatory response syndromeInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Review question / Objective: The scope of this review was defined using PICOTS framework where 1) population: adult critically ill patients with sepsis or septic shock; 2) index prognostic factor: cell surface protein expression of mHLA-DR in blood; 3) comparative factor: none; 4) outcomes to be predicted: mortality, secondary infections, length of stay, and organ dysfunction score (sequential organ failure assessment [SOFA], multiple organ dysfunction score [MODS], logistic organ dysfunction score [LODS]), composite outcomes where component endpoints consist of at least one of the outcomes stated above (e.g., “adverse outcome” defined as death or secondary infection), 5) timing (of the prediction horizon and the moment of prognosis): any; and 6) setting: ICU. Condition being studied: Sepsis is a life-threatening organ dysfunction caused by a dysregulated host response to severe infections. It can further progress to septic shock, which includes hemodynamic failure and increased mortality rates. A recent worldwide epidemiological study estimated 48.9 million sepsis cases and 11 million of sepsis-related deaths (~20% of global deaths in 2017). Although its management has advanced considerably, sepsis remains deadly and challenging to treat. The 28/30-day mortality averages around 25% for sepsis and 38% for septic shock in high-income countries. Current models describe the underlying pathophysiologic mechanisms of sepsis as an interplay between concurrent dysfunctional pro- and anti-inflammatory immune response.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,016
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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