Risk factors for pulmonary infection in elderly patients with type 2 diabetes: A protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung infection is a prevalent chronic consequence of diabetes. Abnormal blood sugar levels, vascular endothelial damage, and alterations in capillary permeability predispose diabetes patients to lung infections. Currently, there is no comprehensive review addressing the risk factors for lung infection in diabetes. Consequently, our objective is to conduct a systematic review of the existing risk factors for lung infection in diabetes and offer recommendations for the targeted enhancement of treatment strategies. METHODS AND ANALYSIS: We will search five English literature databases (PubMed, Embase, Web of Science, CINAHL, and Cochrane Library) and 4 Chinese databases (CNKI, WanFang, SinoMed and VIP) since the founding of the database until December 01, 2024. We will perform a systematic examination and meta-analysis of cohort, case-control and cross-sectional studies to identify all population-based risk factors for diabetes patients with pulmonary infection. Two researchers will independently assess the publication, extract data, and evaluate the quality and potential biases present in the study. We will utilize RevMan 5.4 software and STATA 16.0 for data analysis. The included studies will be assessed using the Newcastle Ottawa Quality Assessment Instrument (NOS) and Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ). If the heterogeneity of the included studies is excessively high, we will perform subgroup and sensitivity analysis to identify probable sources of heterogeneity. The assessment of publication bias will be conducted using a funnel plot. Furthermore, we will employ the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach to assess the quality of evidence for each exposure and outcome of interest. DISCUSSION: This article introduces a research protocol to explore the influencing factors of pulmonary infection in diabetes. The results of this study will summarize the evidence of influencing factors of pulmonary infection in diabetes at present. We hope to provide reliable advice for clinicians to make decisions, so as to support the implementation of effective prevention strategies for diabetes pulmonary infection. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024606429.
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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 | 0,058 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,003 |
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 ».