Mortality among adult patients with sepsis and septic shock in Korea: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate mortality from sepsis and septic shock in Korea during the past 10 years, we conducted a systematic review and meta-analysis. METHODS: We searched six databases for studies on mortality from sepsis and septic shock in adult patients. Primary outcomes were 28- or 30-day mortality and in-hospital mortality from sepsis and septic shock. To assess the risk of bias, we used the Newcastle-Ottawa Scale and Risk of Bias 2 tools. The protocol is registered in PROSPERO (No. CRD42022365739). RESULTS: A total of 61 studies were included. The mortality rates from sepsis and septic shock at 28 or 30 days were 22.7% (95% confidence interval [CI], 20.0%-25.6%; I2=89%) and 27.6% (95% CI, 22.3%-33.5%; I2=98%), respectively, according to the Sepsis-3 criteria. Furthermore, in accordance with the Sepsis-3 criteria, the in-hospital mortality rates were 28.1% (95% CI, 25.2%-31.1%; I2=87%) and 34.3% (95% CI, 27.2%-42.2%; I2=97%), respectively. CONCLUSION: The mortality rates from sepsis and septic shock in Korea are high. In the case of septic shock, the in-hospital mortality rate is approximately 30%.
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 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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».