The Impact of Inflammatory Biomarker Subphenotypes on Acute Respiratory Distress Syndrome Prognosis: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a syndrome that incorporates a wide group of patients with sign and symptoms of acute hypoxemic respiratory failure. Various studies describing hypo- and hyperinflammatory subphenotypes among ARDS cohorts have been performed. The objective of this systematic review and meta-analysis was to examine how biomarker-based subphenotypes of ARDS impact mortality. Methods: Medline, Cochrane Library, KoreaMed, LILACS, TRIP Database, and World Health Organization Clinical Trial Registry were searched for studies on subphenotyping of ARDS on the basis of inflammatory biomarkers that reported mortality. Pooled relative risk (RR) of mortality and mean difference (MD) of ventilator-free days (VFDs) were calculated. Grading of recommendations, assessment, development, and evaluations (GRADE) approach for prognostic outcomes was used to assess the certainty of evidence. Results: A total of 12 studies comprising 6,643 patients were included in the review. Pooled analysis demonstrated that hyperinflammatory subphenotype ARDS may be associated with a higher risk of dying as compared with hypoinflammatory subphenotype ARDS (RR 2.50, 95% confidence interval (CI) 1.77-2.86). Hyperinflammatory ARDS may be associated with fewer VFDs compared with hypoinflammatory ARDS (MD: 15.90 days, 95% CI 2.23-29.57 days fewer). These findings, although based on low certainty evidence, were robust to multiple sensitivity analyses. Conclusion: The review demonstrates that hyperinflammatory subphenotype of ARDS may be associated with increased mortality and decreased VFDs. This may help patients and clinicians to know clinical outcome of patient with ARDS. How to cite this article: . The Impact of Inflammatory Biomarker Subphenotypes on Acute Respiratory Distress Syndrome Prognosis: A Systematic Review and Meta-analysis. Indian J Crit Care Med 2025;29(7):597-603.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».