The burden of pediatric critical illness among pediatric oncology patients in low- and middle-income countries: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric oncology patients have increased risk for critical illness; outcomes are well described in high-income countries (HICs); however, data is limited for low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: We systematically searched PubMed, EMBASE, Web of Science, CINAHL and Global Health databases for articles in 6 languages describing mortality in children with cancer admitted to intensive care units (ICUs) in LMICs. Two investigators independently assessed eligibility, data quality, and extracted data. We pooled ICU mortality estimates using random effect models. RESULTS: Of 3641 studies identified, 22 studies were included, covering 4803 ICU admissions. Overall pooled mortality was 30.3 % [95 % Confidence-interval (CI) 21.7-40.6 %]. Mechanical ventilation [odds ratio (OR) 12.2, 95 %CI:6.2-24.0, p-value<0.001] and vasoactive infusions [OR 6.3 95 %CI:3.3-11.9, p-value<0.001] were associated with ICU mortality. CONCLUSIONS: ICU mortality among pediatric oncology patients in LMICs is similar to that in HICs, however, this review likely underestimates true mortality due to underrepresentation of studies from low-income countries.
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 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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».