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Enregistrement W4412727911 · doi:10.3390/jcm14145113

Clinical Scores of Peripartum Patients Admitted to Maternity Wards Compared to the ICU: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4412727911 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Walker, Natalie Jackson, Sudha Ramakrishnan, Claire Perry, Anandita Gaur, Anna Shaw, Saad Pirzada, Quincy Tran

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyMEDLINEMeta-analysisIntensive care unitEmergency medicineSOFA scorePediatricsIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Hospitalized peripartum patients who later decompensate and require an upgrade to the intensive care unit (ICU) may have an increased risk for poor outcomes. Most of the literature regarding the need for ICU involves Modified Early Warning Scores in already hospitalized patients or the evaluation of specific comorbid conditions or diagnoses. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the differences in clinical scores at admission among adult peripartum patients to identify the later need for ICU. Methods: We systematically searched Ovid-Medline, PubMed, EMBASE, Web of Science and Google Scholar for randomized and observational studies of adult patients ≥18 years of age who were ≥20 weeks pregnant or up to 40 days post-partum, were admitted to the wards from the emergency department and later required critical care services. The primary outcome was the Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score. Secondary outcomes included other clinical scores, the hospital length of stay (HLOS) and mortality. The Newcastle–Ottawa Scale was utilized to grade quality. Descriptive analyses were performed to report demographic data, with means (±standard deviation [SD]) for continuous data and percentages for categorical data. Random-effects meta-analyses were performed for all outcomes when at least two studies reported a common outcome. Results: Seven studies met the criteria, with a total of 1813 peripartum patients. The mean age was 27.2 (±2.36). Patients with ICU upgrades were associated with larger differences in mean SOFA scores. The pooled difference in means was 2.76 (95% CI 1.07–4.46, p < 0.001). There were statistically significant increases in Sepsis in Obstetrics Scores, APACHE II scores, and HLOS in ICU upgrade patients. There was a non-significantly increased risk of mortality in ICU upgrade patients. There was high overall heterogeneity between patient characteristics and management in our included studies. Conclusions: This systematic review and meta-analysis demonstrated higher SOFA or other physiologic scores in ICU upgrade patients compared to those who remained on the wards. ICU upgrade patients were also associated with a longer HLOS and higher mortality compared with control patients.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,035
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,237 · 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
GenreSynthèse

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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