Effects of magnesium on atrial fibrillation after cardiac surgery: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the efficacy of the administration of magnesium as a method for the prevention of postoperative atrial fibrillation (AF) and to evaluate its influence on hospital length of stay (LOS) and mortality. METHODS: Literature search and meta-analysis of the randomised control studies published since 1966. RESULTS: 20 randomised trials were identified, enrolling a total of 2490 patients. Study sample size varied between 20 and 400 patients. Magnesium administration decreased the proportion of patients developing postoperative AF from 28% in the control group to 18% in the treatment group (odds ratio 0.54, 95% confidence interval (CI) 0.38 to 0.75). Data on LOS were available from seven trials (1227 patients). Magnesium did not significantly affect LOS (weighted mean difference -0.07 days of stay, 95% CI -0.66 to 0.53). The overall mortality was low (0.7%) and was not affected by magnesium administration (odds ratio 1.22, 95% CI 0.39 to 3.77). CONCLUSION: Magnesium administration is an effective prophylactic measure for the prevention of postoperative AF. It does not significantly alter LOS or in-hospital mortality.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».