Frequency of post-stroke pneumonia: Systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPost-stroke pneumonia and other infectious complications are serious conditions whose frequency varies widely across studies.AimsWe conducted a systematic review to estimate the frequency of post-stroke pneumonia and other types of major infection.Summary of reviewMEDLINE, EMBASE, CINAHL, and PsycINFO databases were searched for prospective studies with consecutive recruitment of stroke patients. The primary outcome was post-stroke pneumonia. Secondary outcomes were any infection and urinary tract infection. Quality assessment was done using Newcastle Ottawa scale. Heterogeneity of estimates across study populations was calculated using Cochran's Q (heterogeneity χ<sup>2</sup>) and I<sup>2</sup> statistics. A total of 47 studies (139,432 patients) with 48 sample populations were eligible for inclusion. Mean age of patients was 68.3 years and their mean National Institute of Health Stroke Scale score was 8.2. The pooled frequency of post-stroke pneumonia was 12.3% (95% confidence interval [CI] 11%–13.6%; I<sup>2</sup> = 98%). The pooled frequency from 2011 to 2017 was 13.5% (95% CI 11.8%–15.3%; I<sup>2</sup> = 98%) and comparable with earlier periods (P interaction = 0.31). The pooled frequency in studies in stroke units was 8% (95% CI 7.1%–9%; I<sup>2</sup> = 78%) and significantly lower than other locations (P interaction = 0.001). The pooled frequency of post-stroke infection was 21% (95% CI 13%–29.3%; I<sup>2</sup> = 99%) and of post-stroke urinary tract infection was 7.9% (95% CI 6.7%–9.3%; I<sup>2</sup> = 96%).ConclusionApproximately 1 in 10 stroke patients experience pneumonia during the acute period of hospital care. The frequency of post-stroke pneumonia has remained stable in recent decades but is lower in patients receiving stroke unit care compared to management in other ward settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 tête enseignante, 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 ».