An inquiry into the treatment of sepsis using plasma exchange therapy: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sepsis is a potentially lethal condition that occurs when the body's response to infection damages tissue and organs. The production of inflammatory mediators typically assists in defending the body against infection; however, an overreaction to inflammation can cause coagulation problems, vascular endothelial damage, and organ hypoperfusion. Blood purification methods, such as plasmapheresis, can effectively remove inflammatory mediators from plasma. The purpose of this meta‐analysis was to explore the efficacy of plasma exchange for sepsis treatment as noted in recent studies. The authors searched the Pubmed (Medline), Cochrane Central Register of Controlled Trials (The Cochrane Library), Embase (Ovid), and Scopus databases and included controlled clinical studies that compared plasmapheresis or plasma filtration with conventional treatment in patients with severe sepsis. The Newcastle–Ottawa Scale literature quality assessment tool was used to assess the risk of bias. The primary study outcome was all‐cause mortality. The random effects model was adopted for conducting the meta‐analysis. Among the 1013 records found, the study included 5 trials, all of which carried a low risk of bias. The use of plasmapheresis was associated with a longer stay in the intensive care unit (odds ratio [OR], 0.85, 95% confidence interval [CI], 0.39–1.32, heterogeneity [I 2 ] = 0%), a significant reduction in all‐cause mortality (OR, 0.54, 95% CI, 0.33–0.89, I 2 = 70%), and reduced mortality (OR, 0.29, 95% CI, 0.13–0.67, I 2 = 0%) in adults; the results for children differed from this (OR, 0.79, 95% CI, 0.36–1.72, I 2 = 89%). Four trials reported no adverse events; one trial reported an adverse event related to plasma exchange, including an instance of hypotension in one patient. Plasmapheresis appeared to be an effective treatment for patients suffering from sepsis. A large number of additional randomised controlled trials are needed to confirm this finding.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».