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Enregistrement W4388522715 · doi:10.21203/rs.3.rs-3558072/v1

Predictors of mortality in severe pneumonia patients: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4388522715 sur OpenAlexaboutno aff
Kai Xie, Sheng-Nan Guan, Xinxin Kong, Wenshuai Ji, Shen Du, Mingyan Jia, Haifeng Wang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHenan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineInternal medicineCochrane LibraryConfidence intervalOdds ratioMeta-analysisARDSPneumoniaSeptic shockComorbiditySepsisLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Severe pneumonia has consistently been associated with high mortality. We sought to identify risk factors for the mortality of severe pneumonia to assist in reducing mortality for medical treatment. Methods: Electronic databases including PubMed, Web of Science, EMBASE, Cochrane Library, and Scopus were systematically searched till June 1, 2023. All human research were incorporated into the analysis, regardless of language, publication date, or geographical location. To pool the estimate, a mixed-effect model was used. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was employed for assessing the quality of included studies that were included in the analysis. Results: In total, 22 studies with a total of 3655 severe pneumonia patients and 1107 cases (30.29%) of death were included in the current meta-analysis. Significant associations were found between age [5.76 years, 95% confidence interval [CI] (3.43, 8.09), P<0.00001], male gender [odds ratio (OR)=1.46, 95% CI (1.06, 2.01), P=0.02] and risk of death from severe pneumonia. The comorbidity of neoplasm [OR=3.37, 95% CI (1.07, 10.57), P=0.04], besides the presence of complications such as diastolic hypotension [OR=2.60, 95% CI (1.45, 4.66), P=0.001], ALI/ARDS [OR=3.65, 95% CI (1.80, 7.40), P=0.0003], septic shock [OR=9.43, 95% CI (4.39, 20.28), P<0.00001], MOF [OR=4.32, 95% CI (2.35, 7.94), P<0.00001], acute kidney injury [OR=2.45, 95% CI (1.14, 5.26), P=0.02], and metabolic acidosis [OR=5.88, 95% CI (1.51, 22.88), P=0.01] were associated with significantly higher risk of death amongst patients with severe pneumonia. Those who died, compared with those who survived, differed on multiple biomarkers on admission including serum creatinine [Scr: +67.77 mmol/L, 95% CI (47.21, 88.34), P<0.00001], blood urea nitrogen [BUN: +6.26 mmol/L, 95% CI (1.49, 11.03), P=0.01], C-reactive protein [CRP: +33.09 mg/L, 95% CI (3.01, 63.18), P=0.03], leukopenia [OR=2.95, 95% CI (1.40, 6.23), P=0.005], Sodium < 136 mEq/L [OR=2.89, 95% CI (1.17, 7.15), P=0.02], albumin [-5.17 g/L, 95% CI (-7.09, -3.25), P<0.00001], PaO2/ FiO2 [-55.05 mmHg, 95% CI (-60.11, -50.00), P<0.00001], arterial blood PH [-0.09, 95% CI (-0.15, -0.04), P=0.0005], gram-negative microorganism [OR=2.57, 95% CI (1.15, 5.73), P=0.02], multilobar or bilateral involvement [OR=3.68, 95% CI (2.71, 5.00), P<0.00001] and bilateral chest X-ray involvement [OR=2.21, 95% CI (1.13, 4.31), P=0.02]. Conclusions: Older age, male gender might face a greater risk of death in severe pneumonia individuals. The mortality of severe pneumonia may also be significantly impacted by complications such diastolic hypotension, ALI/ARDS, septic shock, MOF, acute kidney injury, and metabolic acidosis, as well as the comorbidity of neoplasm, and laboratory indicators involving Scr, BUN, CRP, leukopenia, sodium, albumin, PaO2/FiO2, arterial blood PH, gram-negative microorganism, multilobar or bilateral involvement.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,046
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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