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Enregistrement W4399884261 · doi:10.1097/cce.0000000000001107

Critically Ill Older Adults’ Representation in Intervention Trials: A Systematic Review

2024· review· en· W4399884261 sur OpenAlexaff
Marie‐France Forget, Han Ting Wang, Raphaelle Carignan, Alexandre Dessureault, Mathieu Gravel, Jeanne Bienvenue, Maude Bouchard, Camille Durivage, Richard Coveney, Laveena Munshi

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of TorontoHôpital Maisonneuve-RosemontSinai Health SystemUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomizationPsychological interventionClinical trialIntervention (counseling)Randomized controlled trialPopulationGerontologyInclusion (mineral)PsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Older adults may be under-represented in critical care research, and results may not apply to this specific population. Our primary objective was to evaluate the prevalence of inclusion of older adults across critical care trials focused on common ICU conditions or interventions. Our secondary objective was to evaluate whether older age was used as a stratification variable for randomization or outcome analysis. DESIGN SETTING AND SUBJECTS: We performed a systematic review of previously published systematic reviews of randomized controlled trials (RCTs) in critical care. We searched PubMed, Ovid, CENTRAL, and Cochrane from 2009 to 2022. Systematic reviews of any interventions across five topics: acute respiratory distress syndrome (ARDS), sepsis/shock, nutrition, sedation, and mobilization were eligible. MAIN RESULTS: We identified 216 systematic reviews and included a total of 253 RCTs and 113,090 patients. We extracted baseline characteristics and the reported proportion of older adults. We assessed whether any upper age limit was an exclusion criterion for trials, whether age was used for stratification during randomization or data analysis, and if age-specific subgroup analysis was present. The most prevalent topic was sepsis (78 trials, 31%), followed by nutrition (62 trials, 25%), ARDS (39 trials, 15%), mobilization (38 trials, 15%), and sedation (36 trials, 14%). Eighteen trials (7%) had exclusion criteria based on older age. Age distribution with information on older adults prevalence was given in six trials (2%). Age was considered in the analysis of ten trials (5%) using analytic methods to evaluate the outcome stratified by age. Conclusions: In this systematic review, the proportion of older critically ill patients is undetermined, and it is unclear how age is or is not an effect modifier or to what extent the results are valid for older adult groups. Reporting age is important to guide clinicians in personalizing care. These results highlight the importance of incorporating older critically ill patients in future trials to ensure the results are generalizable to this growing population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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