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            <abstract xml:lang="fr">
              <p>Contexte : &lt;br&gt;Les services des réanimations prennent en charge les patients les plus graves avec un haut risque de mortalité. En raison de l'état critique de ces patients, une surveillance étroite est nécessaire, conduisant à la collecte d'un volume important de données. Des collaborations ont permis l'émergence de grandes bases de données en accès libre à l’origine de nombreuses publications dans le domaine. &lt;br&gt;Objectif : &lt;br&gt;L'objectif de cette revue de la littérature est d'identifier les caractéristiques des études utilisant des bases de données ouvertes de soins intensifs et de décrire la contribution de ces études à la recherche en soins intensifs. &lt;br&gt;Méthodes : &lt;br&gt;La recherche a été effectuée à partir de 3 bases de données (PubMed - Medline, Embase, Web of Science) de la création de la base de données jusqu'au 1er août 2022. Ont été inclus les articles originaux basés sur 4 bases de données ouvertes concernant des patients adultes admis en unités de réanimation (Amsterdam University Medical Centers Database (AmsterdamUMC), Collaborative Research Database (eICU-CRD), High time resolution ICU dataset (HiRID), Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)). Les caractéristiques liées à la description des publications, à la conception des études et aux analyses statistiques ont été extraites et analysées. &lt;br&gt;Résultats : &lt;br&gt;Nous avons observé une augmentation constante du nombre de publications provenant de ces bases de données depuis 2016. Les bases de données MIMIC ont été les plus fréquemment utilisées, tandis que les pays contribuant le plus étaient la Chine et les États-Unis avec 683 (52.8%) et 367 (28.4%) publications respectivement. Le facteur d'impact médian des publications depuis la création des bases de données ouvertes en soins intensifs est de 3,8 [2,8 - 5,8]. Les sujets cardiovasculaires et infectieux étaient les plus représentés avec 333 (25.7%) et 319 (24.7%) articles respectivement. En ce qui concerne les méthodes statistiques, la régression logistique était le modèle le plus couramment utilisé pour les questions d'inférence et de prédiction avec 383 (55.5%) et 276 (47.3%) études respectivement. La majorité des études d'inférence ont présenté des résultats statistiquement significatifs (84.1%). Dans les études de prédiction, la mesure de performance la plus récurrente était l'AUC, avec une valeur médiane de 0.840 [0.780 – 0.890]. Conclusions : L'abondance des résultats scientifiques issus de ces bases de données et la diversité des sujets abordés mettent en évidence l'importance de ces bases de données en tant que ressources précieuses pour la recherche clinique et suggèrent leur impact potentiel sur la pratique clinique en soins intensifs. Cependant, la qualité des études et leur pertinence clinique restent très hétérogènes, la majorité des articles étant publiés dans des revues à faible impact. Ainsi, cette étude souligne l’importance de la nécessité de mettre à disposition une base de données de réanimation à l’échelle locale et nationale.</p>
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