Mortality Risk Among Patients With Influenza Illness Admitted to the ICU: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite vaccination programs and available treatments, seasonal influenza carries a large mortality burden, especially in intensive care unit (ICU) settings. Understanding the influenza mortality burden in ICU settings can inform treatment planning and resource allocation. Nonetheless, surveillance data on mortality in ICU-admitted patients are scarce and estimates vary greatly. This systematic literature review (SLR) and meta-analysis investigated all-cause mortality risk among ICU-admitted patients with influenza in Europe. METHODS: We included observational studies conducted in Europe that reported mortality among patients ≥ 6 months of age with influenza admitted to the ICU. Studies published between January-2009 and December-2019 were included. Quality was assessed using a modified Newcastle-Ottawa scale. Pooled all-cause mortality risk was calculated as a proportion using a random-effects model with an inverse variance method. A sensitivity analysis was also conducted, including only studies identified as having low risk of bias. RESULTS: = 93%). The sensitivity analysis using only studies identified as having low risk of bias produced a pooled mortality risk of 0.25 (95%CI: 0.21, 0.29). CONCLUSIONS: These results indicate that approximately a quarter of patients with influenza admitted to the ICU die, reinforcing the need for effective vaccination programs and treatment optimization.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».