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Enregistrement W4396223468 · doi:10.1186/s12873-024-00988-x

Association of inflammatory biomarkers with overall survival in burn patients: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4396223468 sur OpenAlexaboutno aff
Shima Nourigheimasi, E. Yazdani, Arshin Ghaedi, Monireh Khanzadeh, Brandon Lucke‐Wold, Emma Dioso, Aida Bazrgar, Mehrnoosh Ebadi, Shokoufeh Khanzadeh

Notice bibliographique

RevueBMC Emergency Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineProcalcitoninConfidence intervalStrictly standardized mean differenceBiomarkerSepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The inflammatory response to burn injuries can lead to organ dysfunction that ultimately results in increased mortality and morbidity. This meta-analysis was conducted to determine the efficacy of inflammatory biomarkers, including the neutrophil to lymphocyte ratio (NLR), platelet to lymphocyte ratio (PLR), procalcitonin (PCT), and C-reactive protein (CRP) as predictive tools of mortality among burn patients. MATERIAL AND METHODS: The biomarker levels of survivors and non-survivors were consolidated according to guidelines for Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Three main databases were searched electronically: PubMed, Web of Science, and Scopus, on December 8, 2022. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) was used to evaluate and score the methodological quality of the included studies. The standard mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI) was utilized. RESULTS: Twenty-four studies were included in our systematic review and meta-analysis, (3636 total burn patients), of whom 2878 survived. We found that deceased burn patients had elevated levels of NLR (SMD = 0.60, 95% CI; 0.19-1.00, P < 0.001), CRP (SMD = 0.80, 95% CI; 0.02-1.58, P = 0.04), and PCT (SMD = 0.85, 95% CI; 0.45-1.24, P < 0.001), compared to survivors. However, we found no association between PLR and mortality among burn patients (SMD = 0.00, 95% CI; -0.14-0.15, P < 0.001). In addition, CRP was significantly higher in non-survivors (SMD = 0.80, 95% CI; 0.02-1.58, P =0.04). Similar results were also found about PCT (SMD = 0.85, 95% CI; 0.45-1.24, P < 0.001). When we analyzed the PCT data, collected in the first 24-48 hours, we found similar results; the PCT level was significantly higher in non-survivors in the immediate postinjury-period (SMD = 0.67, 95% CI; 0.31-1.02, P < 0.001). There was no publication bias among studies on the role of NLR in burn (Egger's test P = 0.91). The based cut-off values for NLR (13), CRP (71), and PCT (1.77) yielded sensitivities of 69.2%, 100%, and 93.33%, and specificities of 76%, 72.22%, and 72.22% respectively. DISCUSSION/CONCLUSIONS: PCT is a marker of sepsis, therefore its elevated level is presumably associated with a higher incidence and severity of sepsis among non-survivors. In addition, NLR and CRP are promising biomarkers for predicting and guiding prevention against burn deaths in clinical settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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