Incidence and outcomes of critical illness in indigenous peoples: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Indigenous Peoples experience health inequities and racism across the continuum of health services. We performed a systematic review and meta-analysis of the incidence and outcomes of critical illness among Indigenous Peoples. Methods We searched Ovid MEDLINE/PubMed, Ovid EMBASE, Google Scholar, and Cochrane Central Register of Controlled Trials (inception to October 2022). Observational studies, case series of > 100 patients, clinical trial arms, and grey literature reports of Indigenous adults were eligible. We assessed risk of bias using the Newcastle–Ottawa Scale and appraised research quality from an Indigenous perspective using the Aboriginal and Torres Strait Islander Quality Assessment Tool. ICU mortality, ICU length of stay, and invasive mechanical ventilation (IMV) were compared using risk ratios and mean difference (MD) for dichotomous and continuous outcomes, respectively. ICU admission was synthesized descriptively. Results Fifteen studies (Australia and/or New Zealand [n = 12] and Canada [n = 3]) were included. Risk of bias was low in 10 studies and moderate in 5, and included studies had minimal incorporation of Indigenous perspectives or consultation. There was no difference in ICU mortality between Indigenous and non-Indigenous (RR 1.14, 95%CI 0.98 to 1.34, I2 = 87%). We observed a shorter ICU length of stay among Indigenous (MD − 0.25; 95%CI, − 0.49 to − 0.00; I2 = 95%) and a higher use for IMV among non-Indigenous (RR 1.10; 95%CI, 1.06 to 1.15; I2 = 81%). Conclusion Research on Indigenous Peoples experience with critical care is poorly characterized and has rarely included Indigenous perspectives. ICU mortality between Indigenous and non-Indigenous populations was similar, while there was a shorter ICU length of stay and less mechanical ventilation use among Indigenous patients. Systematic Review Registration PROSPERO CRD42021254661; Registered: 12 June, 2021.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».