Image_13_Association of Preadmission Statin Use and Mortality in Critically Ill Patients: A Meta-Analysis of Cohort Studies.TIF
Notice bibliographique
Résumé
<p>Background: A large number of studies have been conducted to determine whether there is an association between preadmission statin use and improvement in outcomes following critical illness, but the conclusions are quite inconsistent. Therefore, this meta-analysis aims to include the present relevant PSM researches to examine the association of preadmission use of statins with the mortality of critically ill patients.</p><p>Methods: The PubMed, Web of Science, Embase electronic databases, and printed resources were searched for English articles published before March 6, 2020 on the association between preadmission statin use and mortality in critically ill patients. The included articles were analyzed in RevMan 5.3. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to conduct quality evaluation, and random/fixed effects modeling was used to calculate the pooled ORs and 95% CIs. We also conducted subgroup analysis by outcome indicators (30-, 90-day, hospital mortality).</p><p>Results: All six PSM observational studies were assessed as having a low risk of bias according to the NOS. For primary outcome—overall mortality, the pooled OR (preadmission statins use vs. no use) across the six included studies was 0.86 (95% CI, 0.76–0.97; P = 0.02). For secondary outcome—use of mechanical ventilation, the pooled OR was 0.94 (95% CI, 0.91–0.97; P = 0.0005). The corresponding pooled ORs were 0.67 (95% CI, 0.43–1.05; P = 0.08), 0.91 (95% CI, 0.83–1.01; P = 0.07), and 0.86 (95% CI, 0.83–0.89; P < 0.00001) for 30-, 90-day, and hospital mortality, respectively.</p><p>Conclusions: Preadmission statin use is associated with beneficial outcomes in critical ill patients, indicating a lower short-term mortality, less use of mechanical ventilation, and an improvement in hospital survival. Further high-quality original studies or more scientific methods are needed to draw a definitive conclusion.</p>
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,456 | 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 ».