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Enregistrement W4313522108 · doi:10.1186/s13054-022-04253-0

The rate and assessment of muscle wasting during critical illness: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4313522108 sur OpenAlexaboutno aff
Brigitta Fazzini, Tobias Märkl, Christos Costas, Manfred Blobner, Stefan J. Schaller, John R. Prowle, Zudin Puthucheary, Henning Wackerhage

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universität München
Mots-clésMedicineWastingCINAHLIntensive care unitMuscle weaknessMeta-analysisCritical illnessMEDLINEIntensive care medicineCritically illWasting SyndromeInternal medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with critical illness can lose more than 15% of muscle mass in one week, and this can have long-term detrimental effects. However, there is currently no synthesis of the data of intensive care unit (ICU) muscle wasting studies, so the true mean rate of muscle loss across all studies is unknown. The aim of this project was therefore to systematically synthetise data on the rate of muscle loss and to identify the methods used to measure muscle size and to synthetise data on the prevalence of ICU-acquired weakness in critically ill patients. METHODS: We conducted a systematic literature search of MEDLINE, PubMed, AMED, BNI, CINAHL, and EMCARE until January 2022 (International Prospective Register of Systematic Reviews [PROSPERO] registration: CRD420222989540. We included studies with at least 20 adult critically ill patients where the investigators measured a muscle mass-related variable at two time points during the ICU stay. We followed Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and assessed the study quality using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Fifty-two studies that included 3251 patients fulfilled the selection criteria. These studies investigated the rate of muscle wasting in 1773 (55%) patients and assessed ICU-acquired muscle weakness in 1478 (45%) patients. The methods used to assess muscle mass were ultrasound in 85% (n = 28/33) of the studies and computed tomography in the rest 15% (n = 5/33). During the first week of critical illness, patients lost every day -1.75% (95% CI -2.05, -1.45) of their rectus femoris thickness or -2.10% (95% CI -3.17, -1.02) of rectus femoris cross-sectional area. The overall prevalence of ICU-acquired weakness was 48% (95% CI 39%, 56%). CONCLUSION: On average, critically ill patients lose nearly 2% of skeletal muscle per day during the first week of ICU admission.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,040
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations352
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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