Critically ill adult patients with acute leukemia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
To describe the use of life-sustaining therapies and mortality in patients with acute leukemia admitted to the intensive care unit (ICU). The PubMed database was searched from January 1st, 2000 to July 1st, 2023. All studies including adult critically ill patients with acute leukemia were included. Two reviewers independently selected the studies, assessed bias using the Newcastle-Ottawa scale for cohort studies, and performed data extraction from full-text reading. We performed a proportional meta-analysis using a random effects model. The primary outcome was all-cause ICU mortality. Secondary outcomes included reasons for ICU admission, use of organ support therapies (mechanical ventilation, vasopressors and renal replacement therapy), hospital, day-90 and one-year mortality rates. Of the 1,331 studies screened, 136 (24,861 patients) met the inclusion criteria and were included in the meta-analysis. Acute myeloid leukemia affected 16,269 (66%) patients, acute lymphoblastic leukemia affected 835 (3%) patients, and the type of leukemia was not specified in 7,757 (31%) patients. Acute respiratory failure (70%) and acute circulatory failure (25%) were the main reasons for ICU admission. Invasive mechanical ventilation, vasopressors and renal replacement therapy, were needed in 65%, 53%, and 23% of the patients, respectively. ICU mortality was available in 51 studies (6,668 patients, of whom 2,956 died throughout their ICU stay), resulting in a metanalytical proportion of 52% (95% CI [47%; 57%]; I2 93%). In a meta-regression, variables that influenced ICU mortality included year of publication, and intubation rate. Acute respiratory failure is the main reason for ICU admission in patients with acute leukemia. Mechanical ventilation is the first life-sustaining therapy to be used, and also a strong predictor of mortality. This study’s protocol was preregistered on PROSPERO (CRD42023439630).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».