AI-Powered Early Warning Systems for Clinical Deterioration Significantly Improve Patient Outcomes: A Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early observation of clinical worsening is critical for reducing morbidity and mortality in hospitalized patients. Conventional early warning scores have limited accuracy, while artificial intelligence–powered early warning systems (AI-EWS) may offer improved predictive value. Objectives: To estimate the influence of AI-EWS on case results, involving mortality, intensive care unit (ICU) transfer, and duration of hospitalization. Methods: This systematic review and meta-analysis have been done after PRISMA guidelines. Five investigations (2013–2024) involving 95,162 patients were included. Eligible studies compared AI-EWS with standard care or conventional scoring systems and reported mortality, ICU transfer, or length of stay. Data extraction was performed independently by 2 reviewers. Risk of bias has been evaluated utilizing the Cochrane instrument for randomized trials and the Newcastle–Ottawa Scale for observational studies. Random-influences models have been utilized for pooled analysis. Results: AI-EWS significantly reduced all-cause mortality (OR = 0.76; ninety-five percent confidence interval: 0.63–0.91; p equal to 0.004). An insignificant variance has been found for ICU transfers (OR = 0.90; ninety-five percent confidence interval: 0.76–1.07; p equal to 0.22). Duration of stay in the hospital was modestly reduced in AI-EWS groups (MD = –0.35 days; ninety-five percent confidence interval: –0.68 to –0.01; p = 0.04). Risk of bias was low to moderate, mainly due to heterogeneity in study design. Conclusion: AI-EWS are associated with lower mortality and shorter hospital stays compared with conventional systems, though their effect on ICU transfers remains uncertain. Larger high-quality trials are required to confirm these findings.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle