Incidence rate of hemorrhagic fever with renal syndrome complicated with acute pancreatitis: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute pancreatitis (AP) is a rare but serious complication in patients diagnosed with hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS). When AP complicates HFRS, the clinical outcome significantly worsens and the risk of mortality increases. However, the incidence of AP in HFRS patients and its associated mortality risk remain unclear. To address this knowledge gap, we conducted a meta-analysis to determine the AP incidence rate in HFRS patients and assess the impact of AP on mortality in these patients. Methods: We systematically searched seven databases (PubMed, Web of Science, EMBase, Sinomed, Chinese National Knowledge Infrastructure, WanFang Data, and Chongqing VIP) for relevant studies on HFRS complicated by AP. The studies were selected using predefined inclusion and exclusion criteria based on the Population, Intervention, Comparison, Outcome, and Study design principle. Two independent reviewers screened the studies, and the quality of the included studies was assessed using the Agency for Healthcare Research and Quality and the Newcastle-Ottawa Evaluation Scale (NOS). Results: 1.112-12.031). No statistically significant differences were observed in the subgroup and meta-regression analyses. Conclusion: Although the incidence of AP in HFRS patients is not high, it significantly increases the risk of mortality in these patients. Future large-scale prospective studies are required to further validate these findings.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».