Mortality-Related Risk Factors in Patients with Hematologic Neoplasm Admitted to the Intensive Care Unit: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hematooncology patients admitted to intensive care units (ICUs) are at high risk for mortality due to the severity of their critical illness. Such complications can develop into complex clinical management, thus signaling an urgent need to identify mortality-related factors to improve interventions and outcomes for these patients. Methods: A systematic review of studies published between 2012 and 2023 in databases such as PubMed, Scopus, and Web of Science was conducted, following the PRISMA guidelines. A meta-analysis was carried out to determine the significance of mortality-related factors. Results: In a review of twenty-four studies, it was found that invasive mechanical ventilation (IMV) was associated with an odds ratio (OR) between 2.70 and 8.26 in 75% of the studies. The use of vasopressor support had an OR of 6.28 in 50% of the studies, while pulmonary involvement by tumor had an OR of 6.73 in 30% of the studies. Sepsis showed an OR of 5.06 in 60% of the studies, and neutropenia upon admission increased mortality in 40% of the studies. Severe respiratory failure (PaO2/FiO2 < 150) had an OR of 7.69 in 55% of the studies. Additionally, ICU readmission and late admission were identified as risk factors for increased mortality. Conclusions: Mortality among hematooncology ICU patients is associated with IMV, vasopressor support, pulmonary involvement, sepsis, neutropenia, severe respiratory failure, ICU readmission, and late admission. Identifying and managing these factors in a timely manner can improve survival and the quality of care.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».