Risk factors for ICU-acquired weakness in patients undergoing mechanical ventilation: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intensive care unit (ICU)-acquired weakness (ICU-AW) commonly occurs in mechanical ventilation (MV) patients and is associated with prolonged ventilation, longer ICU stay, and poorer functional outcomes. Evidence regarding the association between corticosteroid (CS) exposure and ICU-AW is inconsistent, and the contribution of other clinical factors is unclear. This study aimed to examine the risk factors connected to the development of ICU-AW related to CS use in patients undergoing MV in the ICU. Methods: A systematic search in multiple databases, including PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Data, VIP Database, and the Chinese Biomedical Literature Database (CBM) was conducted up to December 2024. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was leveraged to appraise cohort study quality, while Revised Cochrane Risk-of-Bias Tool for Randomized Trials (ROB2) was applied for randomized controlled trials (RCTs). The meta-analysis was implemented by means of Stata 16 software. Results: Finally, 2 RCTs and 19 cohort studies were incorporated, involving 6,894 patients. The meta-analysis suggested that CS use was significantly associated with an increased incidence of ICU-acquired weakness among MV patients [risk ratio (RR) =1.52, 95% confidence interval (CI): 1.31-1.76, P<0.001]. Patients undergoing MV exhibited a higher likelihood of developing ICU-AW in the presence of several risk factors, including prolonged MV duration, advanced age, high-dose and long-term use of CS, elevated blood glucose levels, increased lactate levels, higher APACHE II scores, elevated body mass index (BMI), and extended length of stay (LOS) in the ICU. Conclusions: In the ICU, CS use is significantly associated with the risk of ICU-AW, particularly in patients who have the following characteristics: MV duration ≥8 days, age ≥60 years, long-term high-dose CS use (≥1 g), CS use for more than 7 days, hyperglycemia (>13 mmol/L), elevated lactate levels (≥4 mmol/L), an APACHE II score ≥19, a BMI ≥24 kg/m2, and a LOS in the ICU exceeding 14 days. Systematic Review Registration: http://www.crd.york.ac.uk/prospero/PROSPERO; Registration Number: CRD42024558263.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».