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Enregistrement W4415585519 · doi:10.1186/s12887-025-06081-x

Pediatric rhabdomyolysis: a systematic review and meta-analysis of etiologies, management, and outcomes

2025· review· en· W4415585519 sur OpenAlexaboutno aff
Hany A Zaki, Hussam Elmelliti, Waseem Malik, Eman Shaban, Amira Shaban, Ahmed Shaban

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMuscle and Compartmental Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHamad Medical Corporation
Mots-clésMEDLINESystematic reviewRisk assessmentCohort studyOutcomes research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Rhabdomyolysis is a potentially fatal disorder that occurs due to various causes. Therefore, the aim of this meta-analysis was to identify the underlying causes, evaluate the treatment options, and determine the mortality and kidney outcomes of children with rhabdomyolysis. Methods We comprehensively searched PubMed, Cochrane Library, Web of Science, EMBASE, and Google Scholar databases for records written in English and published until April 2025. According to PICO criteria, we included studies that enrolled pediatric patients with rhabdomyolysis and reported etiologies, treatments, mortality, and/or kidney outcomes. Subsequently, quality appraisal was conducted with Newcastle Ottawa Scale and statistical analyses were performed using comprehensive meta-analysis (CMA) software. Results Fifteen studies enrolling 10,514 pediatric patients with rhabdomyolysis were reviewed and analyzed. The one-arm meta-analysis revealed that infections were the most predominant etiology of rhabdomyolysis (40.6%; 95% CI: 33.5 to 48.2), followed by trauma (19%; 95% CI: 15.5 to 23.0) and exercise (14.7%; 95% CI: 6.5 to 30.2). Other etiologies accounted for less than 10% of rhabdomyolysis cases i.e., burns (2.9%; 95% CI: 1.2 to 7.2), connective tissue disorder (2.7%; 95% CI: 0.7 to 9.6), drugs (5.8%; 95% CI: 3.1 to 10.6), metabolic abnormalities (4.4%; 95% CI: 3.0 to 6.6), multiorgan failure (4.1%; 95% CI: 1.0 to 15.5), muscular dystrophy (2.6%; 95% CI: 0.6 to 11.4), seizure (7.2%; 95% CI: 3.9 to 12.9), and sepsis (9.9%; 95% CI: 1.1 to 52.8). The pooled results also showed that the incidences of acute kidney injury (AKI) and chronic kidney disease (CKD) were 21.3% (95% CI: 14.5 to 30.3; I 2 = 96%) and 1.1% (95% CI: 0.7 to 2; I 2 = 0%), respectively. The pooled mortality rate of children with rhabdomyolysis was 4.5% (95% CI: 1.7 to 11.8; I 2 = 94.7%). Conclusions Infections are the leading causes of rhabdomyolysis in children. Moreover, AKI is a common complication of rhabdomyolysis in children. However, the prognosis of children with rhabdomyolysis is good and few patients progress to CKD. Systematic review protocol registration PROSPERO: CRD420251035968.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,039
Bibliométrie0,0070,007
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)0,0040,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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