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Enregistrement W2080490340 · doi:10.1213/ane.0b013e318163f6a9

Does Tight Heart Rate Control Improve Beta-Blocker Efficacy? An Updated Analysis of the Noncardiac Surgical Randomized Trials

2008· review· en· W2080490340 sur OpenAlexaff
W. Scott Beattie, Duminda N. Wijeysundera, Keyvan Karkouti, Stuart A. McCluskey, Gordon Tait

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart rate and cardiovascular health
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialBeta blockerInternal medicineCardiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent meta-analyses assessing the efficacy of perioperative beta-blockade trials have failed to show a reduction in postoperative morbidity and mortality. Tight control of heart rate (HR) has been suggested to improve these outcomes. Meta-analyses have not considered the influence of tight HR control on the efficacy of perioperative beta-blockade. METHODS: Using previously published search strategies, we identified all randomized trials evaluating perioperative beta-blockers after noncardiac surgery. This search yielded 10 trials with 2176 patients. We used the data from these studies to correlate measures of HR control with major postoperative outcomes, primarily in-hospital myocardial infarction (MI). Odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated, and metaregression was performed correlating measures of HR control with MI. RESULTS: The combined results of all studies did not show a significant cardioprotective effect of beta-blockers, with considerable heterogeneity among the studies (OR = 0.76; 95% CI = 0.4-1.4; P = 0.38 heterogeneity: I(2) = 34%). However, grouping the trials on the basis of maximal HR showed that trials where the estimated maximal HR was <100 bpm were associated with cardioprotection (OR = 0.23; 95% CI = 0.08-0.65; P = 0.005) whereas trials where the estimated maximal HR was >100 bpm did not demonstrate cardioprotection (OR = 1.17; 95% CI = 0.79-1.80; P = 0.43) with no heterogeneity. Moreover, metaregression of the HR response to beta-blockade against the log OR of postoperative MI demonstrated a linear association between the effect of beta-blockade on the mean, maximal, and variation in HR and the OR of an MI (r(2) = 0.63; P < 0.001) where a larger effect of beta-blockers on HR was associated with a decreased incidence of postoperative MI. Across all studies, beta-blockade resulted in a reduction in postoperative HR (weighted mean difference: 8.6 bpm; 95% CI = -9.6 to -7.6; I(2) = 85.3%) with considerable heterogeneity. This large heterogeneity in HR response to beta-blockade was found to be related, in part, to the type of beta-blocker, specifically, metoprolol, and the concomitant use of calcium channel blockers. Calcium channel blocker use and beta-blockers other than metoprolol resulted in more effective control of HR. There was wide variability in the HR response to beta-blockade. Twenty-five percent of patients receiving beta-blockers had episodes when the HRs were more than 100 bpm, although 15% of placebo patients also had bradycardia, which would have required a dose reduction had they been administered beta-blockers. Finally, this analysis found that perioperative beta-blockade was associated with an increased incidence of bradycardia (OR = 3.49; 95% CI = 2.4-5.9) and congestive heart failure (OR = 1.68; 95% CI = 1.00-2.8). CONCLUSIONS: The trials that achieve the most effective control of HR are associated with a reduced incidence of postoperative MI, suggesting that effective control of HR is important for achieving cardioprotection. Second, this analysis demonstrates that administration of beta-blockers does not reliably decrease HRs in all patients, and may be associated with increased side effects. Judicious use of combination therapy with other drugs may be necessary to achieve effective postoperative control of HR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,023
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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