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Enregistrement W4410274648 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5580

Mood and Psychotic Disorders as Prognostic Factors for Sepsis and Septic Shock Mortality: A Meta-Analysis

2025· article· en· W4410274648 sur OpenAlexaff
Arjun Gupta, Tushar Tejpal, Cheong Hoon Seo, N. Fabiano, Yuan Qiu, Stanley Sau Ching Wong, JM Lacarrubba Talia, Marco Solmi, Jess G. Fiedorowicz

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of OttawaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeptic shockMeta-analysisSepsisMoodMood disordersIntensive care medicineMEDLINEPsychiatryInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: There are various mechanisms by which mental disorders and their treatments may influence sepsis-related-mortality including a dysregulated inflammatory response, pro-inflammatory state, and baseline higher risk of infection among patients with mental disorders. With greater than a 2-fold increased risk of death of any cause and 14.2% of deaths worldwide attributable to mental health, mental disorders are increasingly emerging as an important prognostic factor for mortality. Despite investigations into mortality incidence among patients with mental illness, to date, there are no systematic reviews investigating the impact of mental illness on sepsis and septic shock mortality. Therefore, this study intends to estimate the impact of mental disorders on sepsis and septic shock mortality. Methods: MEDLINE, EMBASE, and PubMed were searched for studies investigating the influence of mental disorders on sepsis or septic shock mortality.Studies were included if they met the following criteria: 1) observational study (prospective or retrospective cohort, case-control), 2) measured deaths among patients with sepsis/septic shock (events, RR, HR, OR), and 3) investigated any clinical mental illness (based on DSM, ICD). Results: Ten full-texts met inclusion criteria with 12 274 586 participants with 13.5% (n = 1 463 389) diagnosed with a mental disorder at baseline. Generalized mental disorders (OR 0.76, 95%CI 0.71-0.81, p < 0.001, k = 3), mood disorders (OR 0.79, 95%CI 0.74-0.82, p < 0.001, k = 3), and psychotic disorders (OR 0.56, 95%CI 0.42-0.75, p < 0.001, k = 2) associated with reduced in-hospital mortality. Mood disorders (HR 0.78, 95%CI 0.72-0.84, p < 0.001, k = 3) and depression in isolation (HR 0.80, 95%CI 0.70-0.90, k = 2) were associated with reduced 90-day mortality. Conclusion: Our meta-analysis found evidence associating various mental disorders with reduced mortality in patients with sepsis and septic shock. Specifically, mental disorders may be paradoxically a protective factor due to a pro-inflammatory state and dysregulated immune response, offsetting an otherwise immunocompromised state. Our meta-analysis is limited by retrospective data analysis, underreporting of baseline characteristics, adjustment for important confounders (e.g., psychotropic medication use), and significant statistical heterogeneity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,038
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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