Aprotinin and the risk of death and renal dysfunction in patients undergoing cardiac surgery: a meta‐analysis of epidemiologic studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Observational studies have reported conflicting results regarding aprotinin's risk of renal dysfunction and death. A meta-analysis was conducted to summarize results and explain variation of published epidemiologic studies on risks of renal dysfunction and death associated with aprotinin. METHODS: MEDLINE and EMBASE were systematically searched for non-experimental studies that reported risk of renal dysfunction or death with aprotinin use during cardiac surgery in adults. Random-effects meta-analyses were used to pool results across studies for each outcome. Stratified and meta-regression analyses were used to identify sources of heterogeneity. RESULTS: Eleven relevant studies were identified and included in the analysis, including 10 that reported renal dysfunction and seven that reported death. Aprotinin was associated with renal dysfunction (risk ratio (RR), 1.42; 95%CI 1.13-1.79) and long-term mortality (hazard ratio (HR) 1.22; 95%CI 1.08-1.39). Pooled estimates were lower for short-term mortality (RR 1.16; 95%CI 0.84-1.58) and renal failure requiring dialysis (RR 1.17; 95%CI 0.99-1.38). Cardiopulmonary bypass (CPB) time, which may be on the causal pathway, was a significant source of heterogeneity, with a 29% increased risk of renal dysfunction for every 10 minute increase in CPB time (p = 0.03). CONCLUSIONS: Despite some studies that reported no association between aprotinin and renal outcomes during cardiac surgery, the totality of epidemiologic evidence indicates an increased risk that cannot be fully explained by need for transfused red blood cells (RBCs). Epidemiologic studies also suggest an increased risk of long-term mortality associated with aprotinin as compared to various comparators used in these studies, although residual confounding cannot be ruled out.
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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 | 0,017 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».