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Enregistrement W4396999735 · doi:10.1681/asn.20203110s177d

The Effect of Care Bundles for AKI: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W4396999735 sur OpenAlexaboutno aff
Yixin Chen, Fangfang Zhou, Qun Luo

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute kidney injury (AKI) is common and associated with increased morbidity and mortality. Implementation a set of evidence-based AKI care bundles may have some benefits to patient outcomes by reducing variable standards of care. We aimed to systematically review the literature to quantify the effect of AKI care bundles on patient outcomes. Methods: We searched Pubmed (Medline), EMBASE and Cochrane databases for studies that compare the effect of AKI care bundles with usual standard care in patients with or at risk of AKI from database inception to December 31, 2019. The quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Heterogeneity was assessed using Cochrane Q test and I2 test statistics. Data were analyzed by RevMan 5.3 and Comprehensive meta-analysis (CMA 3.0). The primary outcome was in-hospital or longest follow-up mortality. Secondary outcomes included AKI incidence and AKI severity. Results: A total of 11 studies (23,491 patients) were included in the meta-analysis. The implementation of AKI care bundles significantly reduced mortality in all patients (odds ratio, 0.87; 95% CI, 0.79-0.94; P =0.001; I2 = 0%; Fig 1). And in patients at high risk for AKI(identified by novel biomarker, risk prediction score or electronic alert), care bundles significantly reduced AKI incidence(odds ratio, 0.62; 95% CI, 0.44-0.86; P=0.005; I2 = 70%; Fig 2) and rates of AKI severity (odds ratio, 0.52; 95% CI, 0.35-0.76; P<0.001; I2= 41%; Fig 3). In addition, there was no evidence of publication bias among the included studies.Fig. 1: Forest plot of effect of AKI care bundles on mortality.Fig. 2: Forest plot of effect of AKI care bundles on AKI incidence in patients at risk of AKI.Fig. 3: Forest plot of effect of AKI care bundles on AKI severity in patients at risk of AKI.Conclusions: The introduction of AKI care bundles can effectively improve outcome in patients with or at risk of AKI, especially when combined with novel biomarker, risk prediction score or electronic alert to manage AKI at early stage. However, the evidence so far is limited and not strong enough to make definite conclusions.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,059
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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