Immunomodulatory Therapy and Mortality in Patients with Sepsis: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sepsis, a severe infectious disease, is characterized by high mortality and significant therapeutic challenges. This study aims to systematically review the impact of immunomodulatory therapy on sepsis-related mortality and create an evidence-based foundation for sepsis treatment. METHODS: A systematic search was conducted in multiple databases including CNKI, VIP, Wanfang Data, and PubMed, with a cutoff date of November 6, 2024. The Cochrane Risk of Bias 2.0 tool was employed to evaluate the risk of bias for randomized controlled trials (RCTs), and the Newcastle-Ottawa Scale was used for non-RCTs (NRCTs). Data analyses were conducted via the R package meta, with the relative risk (RR) and 95% CI as effect sizes. Heterogeneity was evaluated using the Cochran's Q test and I2 statistic, and publication bias was judged by a funnel plot. RESULTS: A total of 1,783 articles were retrieved, and 21 articles (including 22 comparison groups) were finally included after screening, involving 19 RCTs and 2 NRCTs with a total of 5,276 patients. Meta-analysis results indicated that immunomodulatory therapy could reduce the risk of death in patients with sepsis (RR = 0.87, 95% CI: 0.81-0.93, I2 = 44%, p = 0.01). Subgroup analysis revealed that the overall heterogeneity mainly came from immunoglobulin G therapy (I2 = 63%), while the effects of afelimomab, methylprednisolone, Xuebijing, α1-thymosin (Tα1), and ulinastatin + Tα1 therapies were highly consistent with zero heterogeneity. CONCLUSION: Immunomodulatory therapy can reduce the risk of death in patients with sepsis, but there is moderate heterogeneity, and its efficacy may be affected by factors such as the type of specific immunomodulatory therapy.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».