Role of obesity in reducing the risk of mortality in sepsis: a meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
In this research, We evaluated obesity, obesity and mortality in patients with septicemia, which increases the mortality risk in sepsis and obese patients. We used data sources, such as PubMed, Embase, and the Cochrane Library, without language restrictions. In this project, a prospective population study was used to compare the septicemia, obesity group and healthy control group, and to analyze the disability rate and mortality rate of the septicemia and obesity groups. The risk of deviation was evaluated by the Newcastle Ottawa Quality Assessment scale (New Caussley Review Scale Scale, NOS). In data synthesis, data with odds ratio (OR), Hazard Ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) are collected for Meta-analysis, additionally, publication bias was investigated using a funnel plot. The pooled prevalence of mortality in patients with sepsis and obesity (this included 28,216 individuals) was 21.64% (95% CI: 0.22-0.36; I2=100%; P<0.00001). Nine cohort studies investigated survival in hospitalized patients with obesity and sepsis, and the pooled analysis showed no significant difference in overall mortality (HR=0.74; 95% CI: 0.63-0.87; I2=68.0%; P=0.72). However, in the Intensive Care Unit (ICU), the proportion of patients with septicemia and obesity was reduced. (HR=0.72; 95% CI: 0.57-0.90; I2=27%; P=0.005). It was also related to the probability of hospital death (HR=0.76; 95% CI: 0.60-0.96; I2=77%; P=0.02). At follow-up, there was no change in 30-day and 90-day mortality, but there was a reduction in mortality at the 1-year follow-up. From this meta-analysis, it was found that there was a reduction in mortality in patients with sepsis and obesity, which may confirm the obesity paradox. More prospective trials and mechanistic studies are required to validate this hypothesis.
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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 | 0,027 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».