Risk factors for mortality in patients with chikungunya: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chikungunya fever is a debilitating arthritic disease that can lead to atypical severe complications and sometimes be fatal. The risk factors for fatal outcomes of chikungunya fever have not been thoroughly studied. This systematic review and meta-analysis aimed to identify mortality risk factors in patients with chikungunya. These findings will aid clinicians in targeting high-risk groups with severe chikungunya for timely interventions, ultimately improving patient outcomes. OBJECTIVE: The objective of this study is to identify mortality risk factors in patients with chikungunya. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis by searching the MEDLINE, Embase, Cochrane, BVS, BDTD and OpenGrey databases to identify eligible observational studies on patients with chikungunya. These studies analysed mortality risk factors, providing adjusted risk measures along with their corresponding confidence intervals (CIs). We estimated the pooled weighted mean difference and 95% CIs using a random-effects model, and the methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Our search yielded a total of 334 records. After removing duplicates, we screened 275 records, reviewed 31 full articles and included seven studies in the systematic review and four in the meta-analysis, with a total of 220,215 patients and 908 fatal cases. Diabetes Mellitus (OR = 2.86, 95% CI 1.75-4.69), hypertension (OR = 3.10, 95% CI 2.02-4.77), age ≥ 60 years (OR = 19.49, 95% CI 1.98-191.88), chronic kidney disease (OR = 5.81, 95% CI 1.30-25.99), male sex (OR = 2.07, 95% CI 1.71-2.51) and vomiting (OR = 2.18, 95% CI 1.75-2.73) are significantly and positively associated with mortality in chikungunya. CONCLUSION: Elderly men with chronic diseases have a higher risk of death from chikungunya; therefore, they deserve more careful evaluation.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».