A Patient-Level Meta-Analysis of Intensive Glucose Control in Critically Ill Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether intensive glucose control reduces mortality in critically ill patients remains uncertain. Patient-level meta-analyses can provide more precise estimates of treatment effects than are currently available. METHODS: We pooled individual patient data from randomized trials investigating intensive glucose control in critically ill adults. The primary outcome was in-hospital mortality. Secondary outcomes included survival to 90 days and time to live cessation of treatment with vasopressors or inotropes, mechanical ventilation, and newly commenced renal replacement. Severe hypoglycemia was a safety outcome. RESULTS: Of 38 eligible trials (n=29,537 participants), 20 (n=14,171 participants) provided individual patient data including in-hospital mortality status for 7059 and 7049 participants allocated to intensive and conventional glucose control, respectively. Of these 1930 (27.3%) and 1891 (26.8%) individuals assigned to intensive and conventional control, respectively, died (risk ratio, 1.02; 95% confidence interval [CI], 0.96 to 1.07; P=0.52; moderate certainty). There was no apparent heterogeneity of treatment effect on in-hospital mortality in any examined subgroups. Intensive glucose control increased the risk of severe hypoglycemia (risk ratio, 3.38; 95% CI, 2.99 to 3.83; P<0.0001). CONCLUSIONS: Intensive glucose control was not associated with reduced mortality risk but increased the risk of severe hypoglycemia. We did not identify a subgroup of patients in whom intensive glucose control was beneficial. (Funded by the Australian National Health and Medical Research Council and others; PROSPERO number CRD42021278869.).
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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 | 0,020 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».